python函数解锁 python的锁

python多线程的几种方法

Python进阶(二十六)-多线程实现同步的四种方式

临界资源即那些一次只能被一个线程访问的资源，典型例子就是打印机，它一次只能被一个程序用来执行打印功能，因为不能多个线程同时操作，而访问这部分资源的代码通常称之为临界区。

锁机制

threading的Lock类，用该类的acquire函数进行加锁，用realease函数进行解锁

import threadingimport timeclass Num:

def __init__(self):

self.num = 0

self.lock = threading.Lock() def add(self):

self.lock.acquire()#加锁，锁住相应的资源

self.num += 1

num = self.num

self.lock.release()#解锁，离开该资源

return num

n = Num()class jdThread(threading.Thread):

def __init__(self,item):

threading.Thread.__init__(self)

self.item = item def run(self):

time.sleep(2)

value = n.add()#将num加1，并输出原来的数据和+1之后的数据

print(self.item,value)for item in range(5):

t = jdThread(item)

t.start()

t.join()#使线程一个一个执行12345678910111213141516171819202122232425262728

当一个线程调用锁的acquire()方法获得锁时，锁就进入“locked”状态。每次只有一个线程可以获得锁。如果此时另一个线程试图获得这个锁，该线程就会变为“blocked”状态，称为“同步阻塞”（参见多线程的基本概念）。

直到拥有锁的线程调用锁的release()方法释放锁之后，锁进入“unlocked”状态。线程调度程序从处于同步阻塞状态的线程中选择一个来获得锁，并使得该线程进入运行（running）状态。

信号量

信号量也提供acquire方法和release方法，每当调用acquire方法的时候，如果内部计数器大于0，则将其减1，如果内部计数器等于0，则会阻塞该线程，知道有线程调用了release方法将内部计数器更新到大于1位置。

import threadingimport timeclass Num:

def __init__(self):

self.num = 0

self.sem = threading.Semaphore(value = 3) #允许最多三个线程同时访问资源

def add(self):

self.sem.acquire()#内部计数器减1

self.num += 1

num = self.num

self.sem.release()#内部计数器加1

return num

n = Num()class jdThread(threading.Thread):

def __init__(self,item):

threading.Thread.__init__(self)

self.item = item def run(self):

time.sleep(2)

value = n.add()

print(self.item,value)for item in range(100):

相关问答

Q1: python常用函数包有哪些？

一些python常用函数包：

1、Urllib3

Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端，它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能：

线程安全

连接池

客户端 SSL/TLS 验证

使用分段编码上传文件

用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手

支持 gzip 和 deflate 编码

HTTP 和 SOCKS 的代理支持

2、Six

six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2 和 3 上的代码库。它提供了许多可简化 Python 2 和 3 之间语法差异的函数。

3、botocore、boto3、s3transfer、awscli

Botocore是 AWS 的底层接口。Botocore是 Boto3 库（#22）的基础，后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务。Botocore 还是 AWS-CLI 的基础，后者为 AWS 提供统一的命令行界面。

S3transfer（#7）是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库。它正在积极开发中，其介绍页面不推荐人们现在使用，或者至少等版本固定下来再用，因为其 API 可能发生变化，在次要版本之间都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他许多项目都依赖s3transfer。

4、Pip

pip是“Pip Installs Packages”的首字母递归缩写。

pip很容易使用。要安装一个包只需pip install package name即可，而删除包只需pip uninstall package name即可。

最大优点之一是它可以获取包列表，通常以requirements.txt文件的形式获取。该文件能选择包含所需版本的详细规范。大多数 Python 项目都包含这样的文件。

如果结合使用pip与virtualenv（列表中的 #57），就可以创建可预测的隔离环境，同时不会干扰底层系统，反之亦然。

5、Python-dateutil

python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是，常规的Python datetime缺少哪些功能，python-dateutil就能补足那一块。

6、Requests

Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上。它让 Web 请求变得非常简单。相比urllib3来说，很多人更喜欢这个包。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多。后者更偏底层，并且考虑到它对内部的控制级别，它一般是作为其他项目的依赖项。

7、Certifi

近年来，几乎所有网站都转向 SSL，你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它。加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的，能防止窃听行为。

8、Idna

根据其 PyPI 页面，idna提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名（IDNA）协议的支持。”

IDNA的核心是两个函数：ToASCII和ToUnicode。ToASCII会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串。ToUnicode则逆转该过程。在IDNA包中，这些函数称为idna.encode()和idna.decode()

9、PyYAML

YAML是一种数据序列化格式。它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容，计算机也可以解析它。

PyYAML是 Python 的YAML解析器和发射器，这意味着它可以读写YAML。它会把任何 Python 对象写成YAML：列表、字典，甚至是类实例都包括在内。

10、Pyasn1

像上面的IDNA一样，这个项目也非常有用：

ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码（X.208）的纯 Python 实现

所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的缩写，它就像是数据序列化的教父。它来自电信行业。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift？这就是它们的 1984 年版本。

11、Docutils

Docutils是一个模块化系统，用来将纯文本文档处理为很多有用的格式，例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档，这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法。

12、Chardet

你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集。比如说，需要分析大量随机文本时，这会很有用。但你也可以在处理远程下载的数据，但不知道用的是什么字符集时使用它。

13、RSA

rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现。它支持：

加密和解密

签名和验证签名

根据 PKCS#1 1.5 版生成密钥

它既可以用作 Python 库，也能在命令行中使用。

14、Jmespath

JMESPath，发音为“James path”，使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素。

15、Setuptools

它是用于创建 Python 包的工具。不过，其文档很糟糕。它没有清晰描述它的用途，并且文档中包含无效链接。最好的信息源是这个站点，特别是这个创建 Python 包的指南。

16、Pytz

像dateutils一样，这个库可帮助你处理日期和时间。有时候，时区处理起来可能很麻烦。幸好有这样的包，可以让事情变得简单些。

17、Futures

从 Python 3.2 开始，python 提供current.futures模块，可帮助你实现异步执行。futures 包是该库适用于 Python 2 的 backport。它不适用于 Python3 用户，因为 Python 3 原生提供了该模块。

18、Colorama

使用 Colorama，你可以为终端添加一些颜色：

更多Python知识请关注Python自学网

Q2: python常用函数

1、complex()

返回一个形如 a+bj 的复数，传入参数分为三种情况：

参数为空时，返回0j；参数为字符串时，将字符串表达式解释为复数形式并返回；参数为两个整数(a,b)时，返回 a+bj；参数只有一个整数 a 时，虚部 b 默认为0，函数返回 a+0j。

2、dir()

不提供参数时，返回当前本地范围内的名称列表；提供一个参数时，返回该对象包含的全部属性。

3、divmod(a,b)

a -- 代表被除数，整数或浮点数；b -- 代表除数，整数或浮点数；根据 除法运算 计算 a,b 之间的商和余数，函数返回一个元组(p,q) ，p 代表商 a//b ，q 代表余数 a%b。

4、enumerate(iterable,start=0)

iterable -- 一个可迭代对象，列表、元组序列等；start -- 计数索引值，默认初始为0‘该函数返回枚举对象是个迭代器，利用 next() 方法依次返回元素值，每个元素以元组形式存在，包含一个计数元素(起始为 start )和 iterable 中对应的元素值。

Q3: 如何使用Python，基于OpenCV与Face++实现人脸解锁的功能

Windows 8.1上配置OpenCV

入门的时候配置环境总是一个非常麻烦的事情，在Windows上配置OpenCV更是如此。

既然写了这个推广的科普教程，总不能让读者卡在环境配置上吧。

下面用到的文件都可以在 这里 （提取码：b6ec）下载，但是注意，目前OpenCV仅支持Python2.7。

将cv2加入site-packages

将下载下来的 cv2.pyd 文件放入Python安装的文件夹下的 Libsite-packages 目录。

就我的电脑而言，这个目录就是 C:Python27Libsite-packages 。

记得不要直接使用pip安装，将文件拖过去即可。

安装numpy组件

在命令行下进入到下载下来的文件所在的目录（按住Shift右键有在该目录打开命令行的选项）

键入命令：

pipinstallnumpy-1.11.0rc2-cp27-cp27m-win32.whl

如果你的系统或者Python不适配，可以在 这里 下载别的轮子。

测试OpenCV安装

在命令行键入命令：

python -c "import cv2"

如果没有出现错误提示，那么cv2就已经安装好了。

OpenCV的人脸检测应用

人脸检测应用，简而言之就是一个在照片里找到人脸，然后用方框框起来的过程（我们的相机经常做这件事情）

那么具体而言就是这样一个过程：

获取摄像头的图片

在图片中检测到人脸的区域

在人脸的区域周围绘制方框

获取摄像头的图片

这里简单的讲解一下OpenCV的基本操作。

以下操作是打开摄像头的基本操作：

#coding=utf8

importcv2

# 一般笔记本的默认摄像头都是0

capInput = cv2.VideoCapture(0)

# 我们可以用这条命令检测摄像头是否可以读取数据

if not capInput.isOpened(): print('Capture failed because of camera')

那么怎么从摄像头读取数据呢？

# 接上段程序

# 现在摄像头已经打开了，我们可以使用这条命令读取图像

# img就是我们读取到的图像，就和我们使用open('pic.jpg', 'rb').read()读取到的数据是一样的

ret, img = capInput.read()

# 你可以使用open的方式存储，也可以使用cv2提供的方式存储

cv2.imwrite('pic.jpg', img)

# 同样，你可以使用open的方式读取，也可以使用cv2提供的方式读取

img = cv2.imread('pic.jpg')

为了方便显示图片，cv2也提供了显示图片的方法：

# 接上段程序

# 定义一个窗口，当然也可以不定义

imgWindowName = 'ImageCaptured'

imgWindow = cv2.namedWindow(imgWindowName, cv2.WINDOW_NORMAL)

# 在窗口中显示图片

cv2.imshow(imgWindowName, img)

当然在完成所有操作以后需要把摄像头和窗口都做一个释放：

# 接上段程序

# 释放摄像头

capInput.release()

# 释放所有窗口

cv2.destroyAllWindows()

在图片中检测到人脸的区域

OpenCV给我们提供了已经训练好的人脸的xml模板，我们只需要载入然后比对即可。

# 接上段程序

# 载入xml模板

faceCascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 将图形存储的方式进行转换

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用模板匹配图形

faces = faceCascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

print(faces)

在人脸的区域周围绘制方框

在上一个步骤中，faces中的四个量分别为左上角的横坐标、纵坐标、宽度、长度。

所以我们根据这四个量很容易的就可以绘制出方框。

# 接上段程序

# 函数的参数分别为：图像，左上角坐标，右下角坐标，颜色，宽度

img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)

成果

根据上面讲述的内容，我们现在已经可以完成一个简单的人脸辨认了：

#coding=utf8

importcv2

print('Press Esc to exit')

faceCascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

imgWindow = cv2.namedWindow('FaceDetect', cv2.WINDOW_NORMAL)

defdetect_face():

capInput = cv2.VideoCapture(0)

# 避免处理时间过长造成画面卡顿

nextCaptureTime = time.time()

faces = []

if not capInput.isOpened(): print('Capture failed because of camera')

while 1:

ret, img = capInput.read()

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

if nextCaptureTime

使用Face++完成人脸辨识

第一次认识Face++还是因为支付宝的人脸支付，响应速度还是非常让人满意的。

现在只需要免费注册一个账号然后新建一个应用就可以使用了，非常方便。

他的官方网址是 这个 ，注册好之后在 这里 的我的应用中创建应用即可。

创建好应用之后你会获得API Key与API Secret。

Face++的API调用逻辑简单来说是这样的：

上传图片获取读取到的人的face_id

创建Person，获取person_id（Person中的图片可以增加、删除）

比较两个face_id，判断是否是一个人

比较face_id与person_id，判断是否是一个人

上传图片获取face_id

在将图片通过post方法上传到特定的地址后将返回一个json的值。

如果api_key, api_secret没有问题，且在上传的图片中有识别到人脸，那么会存储在json的face键值下。

#coding=utf8

importrequests

# 这里填写你的应用的API Key与API Secret

API_KEY = ''

API_SECRET = ''

# 目前的API网址是这个，你可以在API文档里找到这些

BASE_URL = ''

# 使用Requests上传图片

url = '%s/detection/detect?api_key=%s

创建Person

这个操作没有什么可以讲的内容，可以对照这段程序和官方的API介绍。

官方的API介绍可以见 这里 ，相信看完这一段程序以后你就可以自己完成其余的API了。

# 上接上一段程序

# 读取face_id

if not facesis None: faceIdList = [face['face_id'] for facein faces]

# 使用Requests创建Person

url = '%s/person/create'%BASE_URL

params = {

'api_key': API_KEY,

'api_secret': API_SECRET,

'person_name': 'LittleCoder',

'face_id': ','.join(faceIdList), }

r = requests.get(url, params = params)

# 获取person_id

print r.json.()['person_id']

进度确认

到目前为止，你应该已经可以就给定的两张图片比对是否是同一个人了。

那么让我们来试着写一下这个程序吧，两张图片分别为’pic1.jpg’, ‘pic2.jpg’好了。

下面我给出了我的代码：

defupload_img(fileDir, oneface = True):

url = '%s/detection/detect?api_key=%s

成品

到此，所有的知识介绍都结束了，相比大致如何完成这个项目各位读者也已经有想法了吧。