在 Python 中没有类似 Java 中使用的 synchronized 关键字来同步方法，因此在 Python 中要实现同步方法，通常我们是使用 threading.Lock() 来实现。在进入函数的地方获取锁，出函数的时候释放锁，这样实现代码看起好非常不好看。另外网上也有人给出了其它几种实现方式，但看起来都不美气。
今天我在做项目的时候突然想到是不是可以通过 functools 来实现通过注解来标注方法为同步方法。
首先要求自己的类中有一个锁对象并且在类初始化的时候初始化这个锁对象，比如：
class MyWorker(object):
def __init__(self):
self.lock = threading.Lock()
...
...
然后创建一个 synchronized 函数，这个函数装饰具体对象的具体方法，将方法放到获取/释放锁之间来运行，如下
def synchronized(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(self, *args, **kwargs):
with self.lock:
return func(self, *args, **kwargs)
return wrapper
最后在需要使用同步的方法上使用 @synchronized 来标准方法是同步方法，比如：
@synchronized def test(self): ...
下面是一个完整例子，仅供参考：
import threading
import functools
import time
def synchronized(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(self, *args, **kwargs):
with self.lock:
return func(self, *args, **kwargs)
return wrapper
class MyWorker(object):
def __init__(self):
self.lock = threading.Lock()
self.idx = 0
@synchronized
def test1(self):
for i in range(1, 11):
self.idx = self.idx + 1
print "Test1: " + str(self.idx)
time.sleep(1)
@synchronized
def test2(self):
for i in range(1, 11):
self.idx = self.idx + 1
print "Test2: " + str(self.idx)
time.sleep(1)
@synchronized
def test3(self):
for i in range(1, 11):
self.idx = self.idx + 1
print "Test3: " + str(self.idx)
time.sleep(1)
worker = MyWorker()
threading.Thread(target=worker.test1).start()
threading.Thread(target=worker.test2).start()
threading.Thread(target=worker.test3).start()
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python使用functools实现注解同步方法，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2025/1/11
3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
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探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。
Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。