通過下麵一個例子進行理解。 運行結果： 分析： p = multiprocessing.Process(……)定義了五個進程，p.start五個進程並行，造成如圖的結果是信號量限制進程對臨界資源的訪問的原因。 s = multiprocessing.Semaphore(2)定義了信號量最大為2，re ...
通過下麵一個例子進行理解。
from multiprocessing import Process from multiprocessing import Semaphore import datetime import time import multiprocessing def worker(s, i): s.acquire() print(multiprocessing.current_process().name + " acquire",datetime.datetime.now()) time.sleep(i) print(multiprocessing.current_process().name + " release",datetime.datetime.now(),"\n") s.release() if __name__ == "__main__": s = multiprocessing.Semaphore(2) for i in range(5): p = multiprocessing.Process(target = worker, args=(s, i*2)) p.start()
運行結果：
分析：
p = multiprocessing.Process(……)定義了五個進程，p.start五個進程並行，造成如圖的結果是信號量限制進程對臨界資源的訪問的原因。
s = multiprocessing.Semaphore(2)定義了信號量最大為2，release: +1 acquire: -1
22:41:30
第一步，五個進程併發執行，進程1執行並等待0s，S-1=1
第二步，五個進程併發執行，進程2執行並等待2s，S-1=0
第三步，因為進程1執行了，並且等待時間為0，而進程2需要等待2s。所以這步必定是進程1執行，並且進程1執行完畢，而信號量+1且進入非堵塞。
第四步，進程2進入等待2s，所以只剩下三個進程3、4、5並行，進程4執行並等待6s，S-1=0
22:41:32
第五步，進程2等待2s完畢，進程2執行，S+1=1
第六步，進程4等待中，只剩下兩個進程3、5並行，進程3執行並等待4s，S-1=0
22:41:36
第七步，進程3和4等待時間同時結束，進程3爭奪並臨界資源執行，S+1=1
第八步，進程4等待，進程5執行並等待8s，S-1=0
第九步，進程4執行，S+1=1
22:41:44
第十步，進程5執行，S+1=1
參考：http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/4445418.html
