python线程个数

根据引用中的代码，可以看出Python中的线程数量可以通过`threading.enumerate()`函数来获取。在主函数中，通过循环不断获取线程数量并打印，直到线程数量小于等于1时跳出循环，即可得到当前Python程序中的线程数量。但需要注意的是，由于Python的GIL(Global Interpreter Lock)机制，多线程并不能真正实现并行计算，因此在需要进行CPU密集型任务时，建议使用多进程而非多线程。

相关问题

python 控制线程最大数

在Python中，可以使用threading模块中的Semaphore类或BoundedSemaphore类来限制线程的最大数量。Semaphore类是一个计数器，用于控制对共享资源的访问。当一个线程需要访问共享资源时，它必须先获得一个信号量，如果当前可用的信号量数量为0，则线程将被阻塞，直到有一个信号量可用为止。当线程完成对共享资源的访问后，它必须释放信号量，以便其他线程可以访问该资源。BoundedSemaphore类与Semaphore类类似，但是它可以防止信号量数量超过初始值。在使用Semaphore类或BoundedSemaphore类时，需要先创建一个Semaphore对象或BoundedSemaphore对象，并指定最大线程数，然后在每个线程中使用acquire()方法获取信号量，使用release()方法释放信号量。下面是一个使用Semaphore类控制线程最大数的示例代码：

import threading
class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, sem, num):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.sem = sem
        self.num = num

    def run(self):
        self.sem.acquire()
        print("Thread %d is running" % self.num)
        self.sem.release()

if __name__ == '__main__':
    sem = threading.Semaphore(5) # 最大线程数为5
    for i in range(10):
        t = MyThread(sem, i)
        t.start()

上述代码中，创建了一个Semaphore对象sem，最大线程数为5。在每个线程中，使用acquire()方法获取信号量，使用release()方法释放信号量。当可用信号量数量为0时，线程将被阻塞，直到有一个信号量可用为止。运行上述代码后，可以看到最多同时有5个线程在运行。

python线程同步之报数

在 Python 中，我们可以使用 threading 模块来创建多线程程序。线程同步是指多个线程之间协调工作，以避免竞态条件（race condition）和死锁（deadlock）等问题。其中一个经典的例子就是报数问题。

假设有两个线程 A 和 B，它们交替报数，从 1 开始，每次加 1，直到 10，然后停止。线程 A 报数时输出 "A: 1"，"A: 2"，"A: 3"，...，线程 B 报数时输出 "B: 1"，"B: 2"，"B: 3"，...，并且 A 和 B 的报数交替进行。

下面是一种使用 threading.Condition 来实现线程同步的方法：

import threading

class Counter:
    def __init__(self):
        self.count = 0
        self.cond = threading.Condition()
        
    def inc(self):
        with self.cond:
            while self.count >= 10:
                self.cond.wait()
            self.count += 1
            print(threading.current_thread().name, ':', self.count)
            self.cond.notify_all()

def worker(counter):
    for i in range(10):
        counter.inc()

counter = Counter()
t1 = threading.Thread(target=worker, args=(counter,))
t2 = threading.Thread(target=worker, args=(counter,))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()

在这个例子中，Counter 类封装了一个计数器和一个 Condition 对象。每个线程运行 worker 函数，该函数通过 counter.inc() 方法来递增计数器。在 inc() 方法中，使用 with self.cond: 语句来获取 Condition 锁，并在 while 循环中等待计数器小于 10。如果计数器已经达到 10，当前线程会调用 self.cond.wait() 方法进入等待状态，直到其他线程通过 self.cond.notify_all() 方法来唤醒它。如果计数器小于 10，当前线程会递增计数器，并输出当前线程名和计数器值，然后调用 self.cond.notify_all() 方法来唤醒其他线程。最后，主线程等待两个工作线程结束后退出。

这样，就可以实现线程同步，保证两个线程交替报数，避免了竞态条件和死锁问题。