Python中怎么实现一个线程锁
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每个线程互相独立,相互之间没有任何关系,但是在同一个进程中的资源,线程是共享的,如果不进行资源的合理分配,对数据造成破坏,使得线程运行的结果不可预期。这种现象称为“线程不安全”。
线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源,最简单的同步机制是引入互斥锁。互斥锁为资源引入一个状态:锁定/非锁定。某个线程要更改共享数据时,先将其锁定,此时资源的状态为“锁定”,其他线程不能更改;直到该线程释放资源,将资源的状态变成“非锁定”,其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作,从而保证了多线程情况下数据的正确性。
threading模块中定义了Lock类,可以方便的处理锁定:
#创建锁
mutex = threading.Lock()
#锁定
mutex.acquire([timeout])#timeout是超时时间
#释放
mutex.release()
其中,锁定方法acquire可以有一个超时时间的可选参数timeout。如果设定了timeout,则在超时后通过返回值可以判断是否得到了锁,从而可以进行一些其他的处理。
# coding:utf-8
import threading
start_task = 0
task_num = 10000
mu = threading.Lock() ###通过工厂方法获取一个新的锁对象
class MyThread(threading.Thread): ##类MyThread继承threading.Thread
def run(self): ## 线程启动的入口函数,子类需要重写
global start_task
global mu
global start_task
while start_task < task_num: ## 如果没有任务,则继续
if mu.acquire(): ## 加锁
if start_task < task_num:
print start_task
start_task = start_task +1
mu.release() ##释放锁
def test():
thread_all =[]
for i in range(10): ##for循环创建6个线程
t = MyThread() ## 创建线程
thread_all.append(t)
t.start() ##启动线程
for i in range(10):
thread_all[i].join() ##等待线程结束
if __name__== "__main__":
test()
在threading模块中,定义两种类型的琐:threading.Lock和threading.RLock。它们之间有一点细微的区别,通过比较下面两段代码来说明:
import threading
lock = threading.Lock() #Lock对象
lock.acquire()
lock.acquire() #产生了死琐。
lock.release()
lock.release()
import threading
rLock = threading.RLock() #RLock对象
rLock.acquire()
rLock.acquire() #在同一线程内,程序不会堵塞。
rLock.release()
rLock.release()
# coding:utf-8
import threading
lock = threading.RLock()
ret = lock.acquire(1)
print(ret)
ret = lock.acquire(3)
print(ret)
ret = lock.acquire(True)
print(ret)
ret = lock.acquire(False)
print(ret)
lock.release()
lock.release()
lock.release()
lock.release()
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文章名称:Python中怎么实现一个线程锁
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