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Python进阶(二十六)-多线程实现同步的四种方式
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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):
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：
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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。
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。
