Python线程下使用锁的技巧分享

在Python多线程编程中，如果多个线程同时对同一资源进行读写操作时，常常会出现数据不一致的问题。这时候就需要用到锁来解决问题。本文将介绍Python线程下使用锁的技巧。

理解锁

锁是一种同步机制，它可以保证同一时刻只有一个线程可以访问保护的共享资源。

Python中的锁是通过threading模块实现的。主要有两种锁的类型：RLock和Lock。

• Lock：最基本的锁，一次只允许一个线程访问共享资源。
• RLock：可以被同一线程多次请求，主要是为了避免Deadlock（死锁）的发生。

使用锁的技巧

创建锁

在使用锁之前，需要先创建锁对象。常用的创建锁对象的方法有两种：

1. 使用Lock()方法创建锁对象

import threading

lock = threading.Lock()

1. 使用RLock()方法创建锁对象

import threading

lock = threading.RLock()

加锁

当一个线程获得了锁之后，在执行完操作之后要及时释放锁，确保其他线程也能拥有访问资源的机会。

加锁可以使用锁对象的acquire()方法来实现。如果当前锁没有被其他线程持有，则当前线程会获得锁，并且当前线程可以一直持有锁，直到调用锁对象的release()方法来释放锁。

lock.acquire()
# 业务逻辑操作
lock.release()

当多个线程同时抢夺锁的时候，只有一个线程会获得锁，其它线程会被阻塞，直到获得锁的线程释放锁。

释放锁

释放锁可以使用锁对象的release()方法来实现。如果当前锁被持有，则当前线程会释放锁，并允许其他线程获得锁。

lock.release()

使用上下文管理器

使用上下文管理器可以使得代码更加简洁，同时也可以确保加锁和释放锁一定是成对出现的。

with lock:
    # 业务逻辑操作

示例

使用Lock()方法

import threading

def count(lock):
    with lock:
        global num
        num += 1
        print("Thread {} changed num to {}".format(threading.current_thread().name, num))

num = 0
lock = threading.Lock()

threads = []
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=count, args=(lock,))
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

print("Final num is", num)

上面的示例中，我们创建了一个计数器num，然后创建了10个线程来对num进行加1操作。由于这些线程对同一个计数器进行了写操作，因此需要使用锁来保证线程安全。最终输出的结果是10。

使用RLock()方法

import threading

def foo(lock):
    with lock:
        print("Got lock with foo function, releasing...")
        with lock:
            print("Got lock again with foo function")

lock = threading.RLock()
t1 = threading.Thread(target=foo, args=(lock,))
t2 = threading.Thread(target=foo, args=(lock,))

t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()

上面的示例中，我们创建了一个重入锁RLock()，然后定义了foo()函数来演示重入锁的使用。foo()函数在第一次调用时获得了锁，第二次调用时可以再次获得同一个锁。这是因为RLock()强制一个给定线程释放它尚未释放的锁的策略。