python Lock 使用方法

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mob64ca12f10f72 2023-08-22 08:22:21 ©著作权

文章标签 Python python 数据 文章分类 Python 后端开发

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Python Lock 使用方法

介绍

在编写多线程程序时，为了避免多个线程同时访问和修改共享资源而导致的数据不一致问题，我们需要使用线程锁（Lock）来保护共享资源的访问。

Python中的threading模块提供了Lock类，它是线程锁的一种实现方式。Lock对象有两种状态，分别是锁定（locked）和非锁定（unlocked）。一把锁一次只能被一个线程锁定，其他线程在锁没有释放之前无法获取该锁。

使用方法

创建锁对象

我们可以使用threading.Lock()函数来创建一个锁对象。

import threading

lock = threading.Lock()

锁定与解锁

在访问共享资源之前，我们需要先获取锁，即锁定操作。只有当锁处于非锁定状态时，我们才能成功获取锁。

lock.acquire()

当我们不再需要访问共享资源时，需要释放锁，即解锁操作。

lock.release()

使用Lock对象保护共享资源

下面是一个示例，展示了如何使用Lock对象来保护共享资源的访问。

import threading

# 定义一个共享资源
counter = 0

# 创建一个锁对象
lock = threading.Lock()

def increment():
    global counter
    # 锁定操作
    lock.acquire()
    try:
        # 访问和修改共享资源
        counter += 1
    finally:
        # 解锁操作
        lock.release()

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

# 等待所有线程执行完毕
for t in threads:
    t.join()

print("counter:", counter)  # 输出结果为 counter: 10

在上述示例中，我们创建了一个共享变量counter，并使用threading.Lock()函数创建了一个锁对象lock。在increment函数中，我们首先使用lock.acquire()来获取锁，然后访问和修改共享变量counter的值，最后使用lock.release()释放锁。通过锁的使用，我们可以确保每次只有一个线程能够访问和修改共享资源，从而避免了数据不一致的问题。