信号量（Semaphore）是Python threading 模块中用于控制并发线程数量的同步机制，通过限制同时访问共享资源的线程数来避免资源过度占用。它内部维护一个计数器，调用 acquire() 时减1，release() 时加1，当计数器为0时，acquire() 被阻塞，直到有线程释放信号量。示例中设置最大并发数为3，尽管创建了10个线程，但同一时间最多只有3个线程能执行被信号量保护的下载任务，其余线程需等待释放。该机制适用于限制数据库连接、控制网络请求并发、保护硬件设备访问及爬虫限速等场景。由于GIL的存在，Python 多线程适合I/O密集型任务，计算密集型应使用 multiprocessing。合理使用信号量可提升程序稳定性与效率。
在Python多线程编程中，当需要控制同时运行的线程数量时，直接使用threading.Thread可能会导致系统资源被过度占用。为了解决这个问题，可以使用信号量（Semaphore）机制来限制并发线程的数量。信号量是一种同步原语，用于控制对共享资源的访问，特别适合控制最大并发数。
什么是信号量（Semaphore）？
信号量是threading模块提供的一种线程同步工具，它内部维护一个计数器。每当调用acquire()方法时，计数器减1；调用release()时加1。当计数器为0时，后续的acquire()操作会被阻塞，直到其他线程释放信号量。
通过初始化信号量时指定最大许可数量，就可以限制同时执行某段代码的线程数。
如何使用信号量控制并发数
下面是一个使用threading.Semaphore控制并发线程数量的示例：
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import threadingimport timeimport random设置最大并发数为3
max_connections = 3semaphore = threading.Semaphore(max_connections)
def download_file(file_id):with semaphore: # 自动获取和释放信号量print(f"线程 {file_id} 开始下载...")time.sleep(random.uniform(1, 3)) # 模拟下载耗时print(f"线程 {file_id} 下载完成")
创建10个线程模拟下载任务
threads = []for i in range(10):t = threading.Thread(target=download_file, args=(i,))threads.append(t)t.start()
等待所有线程完成
for t in threads:t.join()
print("所有任务已完成")
在这个例子中，虽然创建了10个线程，但由于信号量限制为3，最多只有3个线程能同时执行download_file函数中的关键代码块。其他线程会等待前面的线程释放信号量后才能进入。
信号量的常见应用场景
信号量适用于以下几种典型场景：
限制数据库连接数：避免过多线程同时连接数据库导致连接池溢出控制网络请求并发：防止短时间内发送大量请求被服务器限流保护有限的硬件资源：如打印机、传感器等物理设备的访问控制爬虫程序限速：控制同时抓取网页的线程数量，遵守网站规则
需要注意的是，Python的多线程由于GIL（全局解释器锁）的存在，并不能真正实现CPU密集型任务的并行执行。对于计算密集型任务，建议使用multiprocessing模块。而信号量在线程I/O密集型任务中表现良好，比如网络请求、文件读写等场景。
基本上就这些。掌握信号量的使用，能让你更好地管理多线程程序的资源消耗，避免因并发过高导致系统不稳定或被服务端封禁。合理设置并发数，既能提升效率，又能保证程序的健壮性。
以上就是Python多线程如何控制并发数 Python多线程信号量的使用详解的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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