简单总结就是：动态的release，保证任意时刻都有固定数量可用的信号量。
我们通常会这样使用信号量
xuewei_semaphore = threading.Semaphore(4) #申请信号量 #在某个地方使用信号量 xuewei_semaphore.acquire() //do something here .... xuewei_semaphore.release()
限流的过程其实就是不断的使用这个有限信号量的过程。
因为设置了4信号额度，最多允许4个线程同时运行。
任意时间只要获取超过4个后，其他线程只能等待，这就跟我们进站排队很像。安检人员看到进入排队的人太多的，把后面的拦住，知道等候的人数减少，再放行一些人员进入车站等候区。
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/11/27 10:43 下午
# @Author : LeiXueWei
# @CSDN/Juejin/Wechat: 雷学委
# @XueWeiTag: CodingDemo
# @File : threading_semephore.py
# @Project : hello
import threading
import time
import queue
xuewei_semaphore = threading.Semaphore(4)
print("xuewei_semaphore:", xuewei_semaphore)
waiting_for_train = {"value": 0}
def run():
new_joiner = threading.current_thread().name
# print(" %s ready" %new_joiner )
xuewei_semaphore.acquire()
print(" %s go" % new_joiner)
waiting_for_train['value'] += 1
time.sleep(1)
print(" %s completed" % threading.current_thread().name)
xuewei_semaphore.release()
waiting_for_train['value'] -= 1
def log_the_waiting_area_status():
while True:
time.sleep(0.5)
name = threading.current_thread().name
print("name %s - size %s " % (name, waiting_for_train['value']))
q_watcher = threading.Thread(name="waiting area", target=log_the_waiting_area_status)
q_watcher.start()
threads = []
for i in range(100):
t_name = "t-" + str(i)
t = threading.Thread(name=t_name, target=run)
threads.append(t)
t.start()
for t in threads:
t.join()
这里我们申请了信号量4个空槽。
然后启动100个线程，不停的去获取信号量，然后做完就释放。
同时我们有一个缓冲队列，只存放当前新进站的人数。
通过打印这个waiting_for_train的状态，我们可以看到任意时刻队列最多只有4人进入。
也不会超过4个。
在运行过程，我们发现queue的大小一直为4.
最后所有进站人员都进站上车了，等候的人就清零了。
这里总共有102个线程，一个主线程，一个等候区状态展示线程，还有另外一个百个线程，代表了100个进站人员。
semaphore初始化了4个度量，所以每次最多可以进站等候的人数最多只有4个。
跟地铁拦截进站一样。
我们也可以尝试把进站处理的代码修改为下方代码，读者自行运行看一下效果。
xuewei_semaphore.acquire()
print(" %s go" % new_joiner)
waiting_for_train['value'] += 1
time.sleep(1)
waiting_for_train['value'] -= 1
print(" %s completed" % threading.current_thread().name)
xuewei_semaphore.release()
好，这个限流器非常简单，配套在这个中级编程简单带过一下。
读者朋友们可以把代码拷贝，运行几次，思考一下。
