Python多线程编程之多线程加锁操作示例

下面是“Python多线程编程之多线程加锁操作示例”的完整攻略。

什么是多线程加锁操作？

多线程加锁操作是指在多线程编程中，通过使用锁的机制来避免出现资源竞争的现象，保证线程间的数据安全性和正确性。在多线程编程中常用的锁有线程锁、条件锁等。

为什么要进行多线程加锁操作？

在多线程编程过程中，多个线程同时访问一个共享的资源时，有可能会发生资源竞争的现象，比如多个线程同时对共享变量进行写操作，结果可能会出现只有一个线程成功进行写操作的情况。为了保证数据的安全性和正确性，需要使用锁的机制来避免这种情况的发生，保证只有一个线程可以访问共享资源，保证线程之间的数据同步性。

多线程加锁操作示例1：使用线程锁实现多个线程对共享变量的操作

示例代码如下所示：

import threading

class Counter:
    def __init__(self):
        self.count = 0
        self.lock = threading.Lock()

    def inc(self):
        self.lock.acquire()
        self.count += 1
        self.lock.release()

def worker(counter):
    for i in range(100000):
        counter.inc()

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

for t in threads:
    t.join()

print(counter.count)

上面的代码实现了一个计数器，多个线程调用计数器的inc方法来递增计数。由于多个线程可能同时调用inc方法，需要通过线程锁来保证多个线程对计数器的操作不会相互干扰。

在这个示例中，我们定义了一个Counter类，其中定义了一个count属性表示计数器的值，以及一个锁对象lock（通过threading.Lock()来实现）来保证多个线程对次计数器对象进行修改的时候是排队、依次执行的。inc方法实现了对计数器进行加1的操作，inc方法中实现了对锁对象的acquire和release。在多个线程同时调用inc方法的时候，每个线程获取锁对象，相互不干扰。

最后，创建了10个线程来调用worker函数，参数是共享的计数器对象counter，每个线程循环100000次，调用计数器对象的inc方法，最后等待10个线程执行结束后，输出计数器的最终值。

多线程加锁操作示例2：使用条件锁实现消费者和生产者问题

示例代码如下所示：

import threading
import time

class Producer:
    def __init__(self):
        self.items = []
        self.cond = threading.Condition()

    def produce(self):
        with self.cond:
            while len(self.items) >= 5:
                print("Producer is waiting...")
                self.cond.wait()
            item = time.time()
            self.items.append(item)
            print("Producer produced item:", item)
            self.cond.notify()

class Consumer:
    def __init__(self):
        self.items = []
        self.cond = threading.Condition()

    def consume(self):
        with self.cond:
            while len(self.items) == 0:
                print("Consumer is waiting...")
                self.cond.wait()
            item = self.items.pop()
            print("Consumer consumed item:", item)
            self.cond.notify()

producer = Producer()
consumer = Consumer()
threads = []
for i in range(2):
    t = threading.Thread(target=producer.produce)
    threads.append(t)
    t.start()

for i in range(3):
    t = threading.Thread(target=consumer.consume)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

这个示例实现了一个生产者和消费者问题，有两个生产者和三个消费者，共用一个生产者。
有一个items列表进行存储生产的物品，该列表的最大长度为5，只有当items列表没有达到最大长度时，生产者才能往里塞入物品，在达到线程锁时，生产者需要等待其他线程处理完毕才可以继续生产。同时，消费者会从队列中取出最新的物品，只有当队列中超过一个时才进行消费，否则需要等待。

在这个示例中，生产者和消费者分别实现了produce和consume方法，对items列表进行读写操作。同时，通过条件锁来保证在列表长度达到最大值或者最小值时，生产者和消费者线程都能够进入等待状态，保证线程之间的同步性和阻塞同步。通过创建多个生产者和消费者线程来模拟多线程环境下的生产者和消费者问题。最后，等待所有线程执行完成后退出程序。

以上就是多线程加锁操作的两个示例，希望对你有所帮助。