Python3中利用BoundedSemaphore限制线程并发数的实现

方予

发布时间：2026-10-13 | 2人浏览过

原创

本文介绍Python3中如何使用BoundedSemaphore限制线程并发数量。通过示例代码展示如何初始化信号量并配合with语句在爬虫场景中控制同时活动的线程数，确保资源不被过度占用。

前言

近期在深入研习Python的过程中，我意识到掌握线程信号量的基础概念对于透彻理解Python多线程机制至关重要。为了帮助读者更好地应用这一知识，本文将详细讲解在Python3.X环境下如何使用信号量，并通过具体案例进行说明。

方法示例

在线程编程中，信号量的核心作用在于管理有限资源，确保在同一时刻只有指定数量的线程能够访问该资源，从而避免资源竞争或过载。

# -*- coding:utf-8 -*-
""" Created by FizLin on 2017/07/23/-下午10:59
 mail: https://github.com/Fiz1994
 信号量

 maxconnections = 5
...
pool_sema = BoundedSemaphore(value=maxconnections)
Once spawned, worker threads call the semaphore's acquire and release methods when they need to connect to the server:

pool_sema.acquire()
conn = connectdb()
... use connection ...
conn.close()
pool_sema.release()


"""
import threading
import time
import random

sites = ["https://www.baidu.com/", "https://github.com/Fiz1994", "https://stackoverflow.com/",
   "https://www.sogou.com/",
   "http://english.sogou.com/?b_o_e=1&ie=utf8&fr=common_index_nav&query="] * 20
sites_index = 0
maxconnections = 2
pool_sema = threading.BoundedSemaphore(value=maxconnections)


def test():
 with pool_sema:
  global sites_index, sites
  url = str(sites[sites_index])
  k = random.randint(10, 20)
  print("爬去： " + url + " 需要时间 : " + str(k))
  sites_index += 1
  # print(url)
  time.sleep(k)
  print('退出 ', url)


for i in range(100):
 threading.Thread(target=test).start()

通过观察上述程序运行结果可以发现，无论启动多少线程，始终只有2个爬虫任务处于活跃执行状态，这体现了信号量对并发数的有效控制。