python 写加锁

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mob649e815bbe69 2023-10-07 13:47:41 ©著作权

文章标签 加锁访问共享 Python 文章分类 Python 后端开发

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Python写加锁

引言

在多线程编程中，经常会遇到需要对共享资源进行保护的情况。加锁是一种常见的解决方法，它可以确保在同一时间只有一个线程访问共享资源，避免数据竞争和不一致性。

本文将介绍如何在Python中实现加锁，并向新手开发者详细讲解整个过程。

流程图

以下是Python写加锁的流程图：

flowchart TD
    A[创建锁对象]
    B[加锁]
    C[访问共享资源]
    D[解锁]

步骤详解

创建锁对象

在Python中，我们可以使用threading模块中的Lock对象来创建锁。锁对象可以通过threading.Lock()来实例化，代码如下：

import threading

lock = threading.Lock()

加锁

在访问共享资源之前，我们需要先获取锁。通过调用锁对象的acquire()方法，可以将锁设置为“上锁”状态。一旦获得锁，其他线程就无法同时访问该锁保护的资源。代码如下：

lock.acquire()

访问共享资源

在获得锁之后，我们可以安全地访问共享资源。在这里，可以执行需要保护的操作，例如读取或修改共享变量。请注意，由于锁的存在，同一时间只有一个线程可以执行这些操作，确保数据的一致性。代码如下：

# 访问共享资源的代码

解锁

当我们完成对共享资源的访问后，需要将锁解锁，以便其他线程可以继续获得锁并访问资源。通过调用锁对象的release()方法，可以将锁设置为“解锁”状态。代码如下：

lock.release()

示例

下面是一个完整的示例，演示了如何在Python中使用加锁来保护共享资源。

import threading

# 共享资源
counter = 0

# 创建锁对象
lock = threading.Lock()

def increment():
    global counter

    # 加锁
    lock.acquire()
    
    # 访问共享资源
    counter += 1

    # 解锁
    lock.release()

# 创建多个线程并启动
threads = []
for _ in range(10):
    t = threading.Thread(target=increment)
    t.start()
    threads.append(t)

# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()

# 打印结果
print("Counter:", counter)

在上面的示例中，我们创建了一个共享资源counter，并使用锁对象lock来保护它。我们创建了10个线程，每个线程都会对counter执行加1的操作。最后，我们等待所有线程完成后，打印出最终的结果。