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python中的多线程锁lock=threading.Lock()使用方式

2024-04-02 19:04:59 195人浏览 安东尼

Python 官方文档:入门教程 => 点击学习

摘要

目录多线程锁lock=threading.Lock()使用疑问解决方法例子python多线程中锁的概念锁可以独立提取出来概念线程不安全线程锁多线程锁lock=threading.Lo

多线程锁lock=threading.Lock()使用

疑问

多线程任务是同时执行的,如果我们需要先执行线程a,再执行线程b,需要怎么办呢?

解决方法

使用Python的多线程锁lock。

例子

未使用多线程锁lock:

def a():
    for i in range(3):
        print('a%d' % (i + 1))
        time.sleep(1)

def b():
    for i in range(3):
        print('b%d' % (i + 1))
        time.sleep(1)

T = threading.Thread(target=a)
T.start()

T = threading.Thread(target=b)
T.start()

运行结果:可看到,线程a和b是同时执行的

a1
b1
a2b2

a3
b3

Process finished with exit code 0

使用多线程锁lock后:

lock = threading.Lock()

def a():
    lock.acquire()
    for i in range(3):
        print('a%d' % (i + 1))
        time.sleep(1)
    lock.release()

def b():
    lock.acquire()
    for i in range(3):
        print('b%d' % (i + 1))
        time.sleep(1)
    lock.release()

T = threading.Thread(target=a)
T.start()

T = threading.Thread(target=b)
T.start()

运行结果:可看到,线程a先执行完,再执行线程b

a1
a2
a3
b1
b2
b3

Process finished with exit code 0

python多线程中锁的概念

锁可以独立提取出来

mutex = threading.Lock()
#锁的使用
#创建锁
mutex = threading.Lock()
#锁定
mutex.acquire([timeout])
#释放
mutex.release()

概念

好几个人问我给资源加锁是怎么回事,其实并不是给资源加锁, 而是用锁去锁定资源,你可以定义多个锁, 像下面的代码, 当你需要独占某一资源时,任何一个锁都可以锁这个资源

就好比你用不同的锁都可以把相同的一个门锁住是一个道理

import  threading   
import  time   
counter = 0 
counter_lock = threading.Lock() #只是定义一个锁,并不是给资源加锁,你可以定义多个锁,像下两行代码,当你需要占用这个资源时,任何一个锁都可以锁这个资源 
counter_lock2 = threading.Lock()  
counter_lock3 = threading.Lock() 
   
#可以使用上边三个锁的任何一个来锁定资源 
    
class  MyThread(threading.Thread):#使用类定义thread,继承threading.Thread 
     def  __init__(self,name):   
        threading.Thread.__init__(self)   
        self.name = "Thread-" + str(name) 
     def run(self):   #run函数必须实现 
         global counter,counter_lock #多线程是共享资源的,使用全局变量 
         time.sleep(1);   
         if counter_lock.acquire(): #当需要独占counter资源时,必须先锁定,这个锁可以是任意的一个锁,可以使用上边定义的3个锁中的任意一个 
            counter += 1    
            print "I am %s, set counter:%s"  % (self.name,counter)   
            counter_lock.release() #使用完counter资源必须要将这个锁打开,让其他线程使用 
               
if  __name__ ==  "__main__":   
    for i in xrange(1,101):   
        my_thread = MyThread(i) 
        my_thread.start()

线程不安全

最普通的一个多线程小例子。我一笔带过地讲一讲,我创建了一个继承Thread类的子类MyThread,作为我们的线程启动类。按照规定,重写Thread的run方法,我们的线程启动起来后会自动调用该方法。于是我首先创建了10个线程,并将其加入列表中。再使用一个for循环,开启每个线程。在使用一个for循环,调用join方法等待所有线程结束才退出主线程。

这段代码看似简单,但实际上隐藏着一个很大的问题,只是在这里没有体现出来。你真的以为我创建了10个线程,并按顺序调用了这10个线程,每个线程为n增加了1.实际上,有可能是A线程执行了n++,再C线程执行了n++,再B线程执行n++。

这里涉及到一个“锁”的问题,如果有多个线程同时操作一个对象,如果没有很好地保护该对象,会造成程序结果的不可预期(比如我们在每个线程的run方法中加入一个time.sleep(1),并同时输出线程名称,则我们会发现,输出会乱七八糟。因为可能我们的一个print语句只打印出一半的字符,这个线程就被暂停,执行另一个去了,所以我们看到的结果很乱),这种现象叫做“线程不安全”

线程锁

于是,Threading模块为我们提供了一个类,Threading.Lock,锁。我们创建一个该类对象,在线程函数执行前,“抢占”该锁,执行完成后,“释放”该锁,则我们确保了每次只有一个线程占有该锁。这时候对一个公共的对象进行操作,则不会发生线程不安全的现象了。

于是,我们把代码更改如下:

# coding : uft-8
__author__ = 'Phtih0n'
import threading, time
class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self):
        threading.Thread.__init__(self)
    def run(self):
        global n, lock
        time.sleep(1)
        if lock.acquire():
            print n , self.name
            n += 1
            lock.release()
if "__main__" == __name__:
    n = 1
    ThreadList = []
    lock = threading.Lock()
    for i in range(1, 200):
        t = MyThread()
        ThreadList.append(t)
    for t in ThreadList:
        t.start()
    for t in ThreadList:
        t.join()

1 Thread-2
2 Thread-3
3 Thread-4
4 Thread-6
5 Thread-7
6 Thread-1
7 Thread-8
8 Thread-9
9 Thread-5
 
Process finished with exit code 0

我们看到,我们先建立了一个threading.Lock类对象lock,在run方法里,我们使用lock.acquire()获得了这个锁。此时,其他的线程就无法再获得该锁了,他们就会阻塞在“if lock.acquire()”这里,直到锁被另一个线程释放:lock.release()。

所以,if语句中的内容就是一块完整的代码,不会再存在执行了一半就暂停去执行别的线程的情况。所以最后结果是整齐的。

就如同在java中,我们使用synchronized关键字修饰一个方法,目的一样,让某段代码被一个线程执行时,不会打断跳到另一个线程中。

这是多线程占用一个公共对象时候的情况。如果多个线程要调用多个现象,而A线程调用A锁占用了A对象,B线程调用了B锁占用了B对象,A线程不能调用B对象,B线程不能调用A对象,于是一直等待。这就造成了线程“死锁”。

Threading模块中,也有一个类,RLock,称之为可重入锁。该锁对象内部维护着一个Lock和一个counter对象。counter对象记录了acquire的次数,使得资源可以被多次require。最后,当所有RLock被release后,其他线程才能获取资源。在同一个线程中,RLock.acquire可以被多次调用,利用该特性,可以解决部分死锁问题。

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持编程网。

--结束END--

本文标题: python中的多线程锁lock=threading.Lock()使用方式

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