本篇文章为大家展示了Python中怎么实现一个线程锁，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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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()

上述内容就是Python中怎么实现一个线程锁，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

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