Python实现的多线程同步与互斥锁功能示例

让我为您详细讲解一下“Python实现的多线程同步与互斥锁功能示例”的攻略。

什么是多线程同步与互斥锁

在Python多线程编程中，多个线程之间会共享全局变量和资源，如果多个线程同时进行写操作，就会产生数据混乱和线程安全问题。为了解决这一问题，我们需要使用多线程同步与互斥锁功能。

多线程同步是指多个线程协作合作，完成指定的任务，需要规定好任务的执行时间和顺序。

互斥锁是指多个线程不能同时处理同一个共享变量，只能有一个线程进行处理。其他线程必须等待该线程处理完毕后才能够获取该共享变量的值。

示例说明

下面我将介绍两个示例来说明多线程同步与互斥锁的使用方法。

示例1：生产者-消费者模型

问题描述：有A、B两个人，A专门生产水果，B专门卖水果。A生产了10个苹果，10个梨子，10个香蕉，这些水果都扔到了一个篮子里面。B从篮子中获取水果，卖水果。

使用多线程实现该问题的过程中，需要同步处理生产者和消费者的操作，以及互斥控制篮子中水果的数量。

import threading
import time

fruit_basket = []   # 篮子中水果的数量初始为0

class Producer(threading.Thread):
    """
    生产者线程，生产水果
    """
    def run(self):
        global fruit_basket
        fruits = ['apple', 'pear', 'banana']    # 水果类型列表
        for i in range(10):
            fruit = fruits[i % 3]    # 循环生产不同类型的水果
            fruit_basket.append(fruit)    # 往篮子中添加水果
            print("生产了1个%s，现在篮子里有%s个水果" % (fruit, len(fruit_basket)))
            time.sleep(1)    # 睡眠1秒

class Consumer(threading.Thread):
    """
    消费者线程，卖水果
    """
    def run(self):
        global fruit_basket
        while True:
            if len(fruit_basket) > 0:
                fruit = fruit_basket.pop(0)    # 从篮子中取走第一个水果
                print("卖了1个%s，现在篮子里还剩%s个水果" % (fruit, len(fruit_basket)))
                time.sleep(1)    # 睡眠1秒
            else:
                print("篮子里已经没有水果了，等待生产者生产")
                time.sleep(2)    # 睡眠2秒

if __name__ == "__main__":
    p = Producer()
    c = Consumer()
    p.start()
    c.start()
    p.join()
    c.join()

从上面的代码可以看出，需要使用global关键字，将全局变量fruit_basket声明为全局变量，这样才能在函数内改变它的值。

在Producer和Consumer线程的run函数内部，要用time.sleep来模拟生产和消费的过程。此外，一个线程需要等待另一个线程完成操作后再进行操作，就需要使用join函数来等待线程结束。

示例2：跑步比赛模型

问题描述：有A、B两个人参加跑步比赛，要求两个人同时出发，同时抵达终点，并统计用时。

使用多线程实现该问题的过程中，需要同步处理两个人出发的操作，并使用锁来控制比赛结束时间的获取。

import threading
import time

class Runner(threading.Thread):
    """
    跑步运动员
    """
    def __init__(self, name, barrier, clock):
        self.name = name
        self.barrier = barrier
        self.clock = clock
        self.time_used = 0    # 用于记录用时
        super().__init__()

    def run(self):
        print("%s 准备就绪，等待比赛开始" % self.name)
        self.barrier.wait()    # 两个运动员同时出发
        print("%s 开始跑步" % self.name)
        while True:
            if self.clock.acquire():
                self.time_used += 1    # 能成功获取锁，说明比赛还在进行中
                self.clock.release()
            time.sleep(1)

    def get_time_used(self):
        print("%s 跑步用时为 %s 秒" % (self.name, self.time_used))

if __name__ == "__main__":
    barrier = threading.Barrier(2)    # barrier用于让两个运动员同时出发
    clock = threading.Lock()    # clock用于控制比赛结束时间的获取
    runnerA = Runner("A", barrier, clock)
    runnerB = Runner("B", barrier, clock)
    runnerA.start()
    runnerB.start()
    runnerA.join()
    runnerB.join()
    runnerA.get_time_used()
    runnerB.get_time_used()

在该示例代码中，我们使用了Python标准的多线程库threading中的Barrier和Lock对象，用于同步处理两个人出发的操作，并使用锁来控制比赛结束时间的获取。在Runner类中，barrier用于控制两个运动员同时出发，clock用于控制比赛结束时间的获取。

在run函数中，需要用while True语句循环执行操作，在if self.clock.acquire():代码块中，控制在比赛还未结束时持续获取锁，即更新比赛用时。执行time.sleep(1)也是为了让程序睡眠1秒，以便让运动员的跑步用时更加真实。

在get_time_used函数中，用于获取跑步用时，并打印出比赛结果。

通过以上两个示例的讲解，我们就可以学会Python实现的多线程同步与互斥锁功能了。需要注意的是，在多线程编程过程中，要保证代码的清晰易懂和线程安全。