Python多线程中阻塞(join)与锁(Lock)使用误区解析

这里是详细的“Python多线程中阻塞(join)与锁(Lock)使用误区解析”的攻略。

什么是多线程中的阻塞和锁

在Python的多线程编程中，阻塞是指等待其他线程完成任务后再继续执行。当一个线程等待另一个线程时，它会被阻塞。这时如果我们不加以处理，就会出现线程依赖、死锁等问题。

锁则是为了保证线程间的同步和互斥，防止多个线程同时访问某一个共享资源。当一个线程得到锁后，其它需要这个锁的线程只能等待该线程释放锁。

join的误区解析

join()方法可以使当前线程等待其他线程结束后再继续执行。有时候，为了保证程序的正确运行，我们需要使用join()方法来保证线程的执行顺序。

但是，有些开发者在使用join()方法时会犯一个误区，就是在同一个线程中连续调用多个线程的join()方法。这样做的结果是等待一个线程完成，才会去调用下一个线程的join()方法。这样会影响线程的并发执行，降低程序的效率。

示例代码如下：

import threading
import time

def job():
    print("Job start")
    time.sleep(2)
    print("Job finished")

jobs = []
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=job)
    jobs.append(t)

for t in jobs:
    t.start()
    t.join()

上述代码中，循环创建了5个线程，并为每个线程设置了工作任务。接着使用循环语句启动线程，并调用join()方法，使主线程等待子线程完成任务后再继续执行。这样虽然可以保证线程的执行顺序，但同时也使线程变成了串行执行，降低了程序的效率。

锁的误区解析

锁是多线程编程中常用的同步工具。但同样很容易被误用。

在Python中，使用锁的方式有两种：RLock和Lock。其中，RLock可以被同一个线程多次acquire，Lock则不行。这种灵活性使得RLock在一些特殊应用中非常有用，例如在递归函数中，相同的锁可能会被多次运行。但是，如果使用不当，RLock也可能使程序出现死锁等问题。

示例代码如下：

import threading

count = 0
lock = threading.Lock()

def add():
    global count
    for i in range(100000):
        lock.acquire()
        count += 1
        lock.release()

def desc():
    global count
    for i in range(100000):
        lock.acquire()
        count -= 1
        lock.release()

t1 = threading.Thread(target=add)
t2 = threading.Thread(target=desc)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print(count)

上述代码中，使用了Lock来保证count数据的同步，但是如果我们对锁的使用不当，就会出现死锁等问题。例如，如果我们不释放锁或者忘记申请锁，程序就会被阻塞在那里，不能继续向下执行。因此，在使用锁的时候，一定要注意加锁和解锁的位置，避免出现死锁等问题。

总结

以上就是Python多线程中阻塞(join)与锁(Lock)使用误区解析的完整攻略。在编写多线程程序时，一定要注意避免阻塞和出现死锁的情况，保证编写出高效、正确、稳定的程序。