Python多线程编程（四）：使用Lock互斥锁

下面是详细的Python多线程编程（四）：使用Lock互斥锁攻略。

什么是互斥锁

在多线程编程过程中，如果多个线程同时对同一资源进行读写或修改，就会出现数据竞争（Data Race）的情况。这时需要一个机制，让某个线程独占这个资源，其他线程必须等待独占线程释放该资源后才能进行读写或修改操作。这种机制就是互斥锁。

互斥锁（Mutex）是一种常见的同步原语。它可以保证在同一时刻只有一个线程可以执行特定的代码段，从而保证对竞争资源的并发访问得到正确的处理。

使用Lock互斥锁的基本方法

Python提供了Lock类来实现互斥锁的功能，引入Lock类需要使用如下语句：

import threading

lock = threading.Lock()

其中，lock对象代表了一个互斥锁，线程需要调用lock方法获取互斥锁，调用release方法释放互斥锁。

加锁和解锁的方法如下：

lock.acquire()
# 临界区代码
lock.release()

其中，acquire方法获取锁，如果锁已经被其他线程获取，则该方法会阻塞当前线程，直到锁被释放为止。release方法释放锁，如果当前线程没有获取锁，则该方法会抛出RuntimeError异常。

下面通过几个示例来演示如何使用Lock互斥锁：

示例一

下面是两个子线程并发执行的例子：

import threading
import time

def run(name):
    for i in range(3):
        print(name, i)
        time.sleep(1)

t1 = threading.Thread(target=run, args=("Thread 1",))
t2 = threading.Thread(target=run, args=("Thread 2",))

t1.start()
t2.start()

t1.join()
t2.join()

print("All done")

当子线程并发执行的时候，输出结果可能会错乱。这是因为多个线程同时访问print函数，而print函数并不是线程安全的。

为了解决这个问题，我们可以使用Lock互斥锁，让某个线程独占print函数。修改代码如下：

import threading
import time

lock = threading.Lock()

def run(name):
    for i in range(3):
        lock.acquire()
        print(name, i)
        lock.release()
        time.sleep(1)

t1 = threading.Thread(target=run, args=("Thread 1",))
t2 = threading.Thread(target=run, args=("Thread 2",))

t1.start()
t2.start()

t1.join()
t2.join()

print("All done")

通过加锁和解锁的方式，我们保证了每个线程独占print函数，输出结果不再错乱。

示例二

下面是一个计数器的例子，它包含一个全局变量count和一个类Counter：

import threading
import time

count = 0

class Counter(object):
    def add(self):
        global count
        count += 1

def run(counter):
    for i in range(100000):
        counter.add()

def main():
    counter = Counter()
    t1 = threading.Thread(target=run, args=(counter,))
    t2 = threading.Thread(target=run, args=(counter,))
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()
    print("Count is", count)

if __name__ == '__main__':
    main()

当多个线程并发执行的时候，每个线程调用Counter的add方法来增加计数器的值，但是结果会出现错误。这是因为count变量是一个全局变量，并不是线程安全的，多线程并发访问会出现数据竞争的情况。

为了解决这个问题，我们可以使用Lock互斥锁来保护全局变量count，确保每个线程并发访问时不会出错。修改代码如下：

import threading
import time

count = 0
lock = threading.Lock()

class Counter(object):
    def add(self):
        global count
        lock.acquire()
        count += 1
        lock.release()

def run(counter):
    for i in range(100000):
        counter.add()

def main():
    counter = Counter()
    t1 = threading.Thread(target=run, args=(counter,))
    t2 = threading.Thread(target=run, args=(counter,))
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()
    print("Count is", count)

if __name__ == '__main__':
    main()

通过加锁和解锁的方式，我们保证了每个线程访问全局变量count的时候都是独占的，不会出现数据竞争，从而保证了计数器的正确性。

总结

本文介绍了Python中使用Lock互斥锁的方法，并通过示例演示了如何使用Lock来解决多线程并发访问同一资源的问题。在多线程编程过程中，使用互斥锁是一种保证程序安全性的好方法。