python多线程threading.Lock锁用法实例

yizhihongxing

下面是详细讲解“python多线程threading.Lock锁用法实例”的完整攻略。

1. 什么是线程锁

多线程程序中,多个线程同时访问同一个共享变量时,可能导致数据错误或异常行为。线程锁可以解决这个问题,它确保了同时只有一个线程可以访问共享资源。

2. threading.Lock

Python 标准库中提供了 threading 模块,其中有一个 Lock 类,可以用于实现线程锁。

Lock.acquire() 获取锁,如果锁已经被其他线程占用,则阻塞;如果锁未被占用,则将其占用。

Lock.release() 释放锁,如果锁未被占用,则抛出异常。

下面是一个简单的 Lock 使用示例:

import threading

counter = 0
lock = threading.Lock()

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

threads = []
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=worker)
    threads.append(t)

for t in threads:
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

print(counter)

在上面的示例中,我们定义了一个 counter 变量,多个线程会同时访问这个变量。为了保证正确性,我们使用了一个 Lock 对象来同步多个线程对 counter 变量的访问。在 worker 函数中,我们首先获取锁,然后对 counter 进行加一操作,最后释放锁。这样可以保证同一时间只有一个线程对 counter 进行加一操作。

3. 另一个 Lock 实例

下面是另一个 Lock 使用示例,它可以模拟一个读写锁的行为。读写锁是一种特殊的锁,它允许多个线程同时读取共享资源,但只允许一个线程写入共享资源。

import threading

class RWLock:
    def __init__(self):
        self._read_lock = threading.Lock()
        self._write_lock = threading.Lock()
        self._read_count = 0

    def acquire_read(self):
        self._read_lock.acquire()
        self._read_count += 1
        if self._read_count == 1:
            self._write_lock.acquire()
        self._read_lock.release()

    def release_read(self):
        self._read_lock.acquire()
        self._read_count -= 1
        if self._read_count == 0:
            self._write_lock.release()
        self._read_lock.release()

    def acquire_write(self):
        self._write_lock.acquire()

    def release_write(self):
        self._write_lock.release()

counter = 0
rwlock = RWLock()

def reader():
    global counter
    rwlock.acquire_read()
    print('read:', counter)
    rwlock.release_read()

def writer():
    global counter
    rwlock.acquire_write()
    counter += 1
    print('write:', counter)
    rwlock.release_write()

threads = []
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=reader)
    threads.append(t)

t = threading.Thread(target=writer)
threads.append(t)

for t in threads:
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

print(counter)

在上面的示例中,我们定义了一个 RWLock 类,它包含了两个 Lock 对象,一个用于读操作,一个用于写操作。在一个线程进行写操作时,会获取写锁,此时其他线程无法读或写,直到写操作完成并释放锁。在多个线程进行读操作时,会获取读锁,读操作可以同时进行,直到最后一个读操作完成并释放读锁时,写操作才能进行。

4. 总结

在多线程程序中,线程锁是非常重要的。Python 标准库提供了 threading.Lock 类,可以很方便地实现线程锁。在实际应用中,线程锁的应用非常广泛,比如实现计数器、队列、缓存等。因此,掌握线程锁的使用方法对于编写高效、正确的多线程程序非常有必要。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:python多线程threading.Lock锁用法实例 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月18日
下一篇 2023年5月18日

相关文章

  • python中列表的常见操作梳理总结(二)

    Python中列表的常见操作梳理总结(二) 在Python中,列表是一种非常常用的数据类型。列表是一种有序的集合,可以包含任意类型,例如、字符串、列表等。本文将继续介绍Python列表常见操作,并演示如何使用列表现一些常见的任务。 列表的复制 要复制列表,我们可以使用切片或copy()函数。例如: # 复制列表 my_list = [1, , 3new_li…

    python 2023年5月13日
    00
  • 基于Python的学生信息管理系统

    注意,该项目为Python基础语法的一个综合,项目数据库。 #学员管理系统 “”” 学员管理系统 1. 系统简介 需求:进入系统显示系统功能界面,功能如下: 1、添加学员 2、删除学员 3、修改学员信息 4、查询学员信息 5、显示所有学员信息 6、退出系统 系统共6个功能,用户根据自己需求选取。 “”” #定义学生信息为列表类型的全局变量 info = []…

    python 2023年4月17日
    00
  • 详细解读Python的web.py框架下的application.py模块

    下面我将为您详细讲解“详细解读Python的web.py框架下的application.py模块”的完整攻略。 什么是web.py框架的application.py模块 web.py框架是一个轻量级的Python web框架,它的application.py模块是web.py框架中的一个核心模块。在web.py框架中,application.py模块负责处理…

    python 2023年6月3日
    00
  • 《Flask Web 开发指南 pt.2》

    哈喽大家好,我是咸鱼   在《Flask Web 开发指南 pt.1》中,咸鱼跟大家介绍了 Flask 的由来——诞生于一个愚人节玩笑,简单介绍了一些关于 Flask 的概念,并且编写了一个简单的 Flask 程序   在编写 Flask 程序的时候,你需要注意你的程序文件不要命名为 flask.py,建议命名为 app.py 或者 wsgi.py   但如…

    python 2023年4月18日
    00
  • python使用内存zipfile对象在内存中打包文件示例

    当需要将一些文件打包成一个zip文件时,我们通常会使用zipfile模块,用法非常简单。但是,如果我们想将一些内容直接打包到内存中,并在没有写入到硬盘上的情况下读取这些内容,那么该怎么办呢?这时,我们可以使用io模块提供的内存文件功能来创建一个BytesIO对象,然后通过zipfile模块的ZipFile类创建一个内存中的zipfile对象。 下面我将详细讲…

    python 2023年6月3日
    00
  • Python如何实现远程方法调用

    Python实现远程方法调用的常用方式是使用远程过程调用(RPC)库,以下是实现RPC的完整攻略: 1. 选择RPC库 Python中常用的RPC库有很多,例如:- Pyro4- RPyC- grpc- xmlrpc 在选择库时需要考虑库的适用范围、文档完善程度等因素。 2. 定义服务接口 服务接口定义了客户端和服务端之间可以进行的方法调用。在定义时需要注意…

    python 2023年5月20日
    00
  • Django如何使用asyncio协程和ThreadPoolExecutor多线程

    首先需要明确的是,Django本身是不支持asyncio和多线程的,但可以通过结合第三方库来实现对应的功能。 使用asyncio协程的步骤如下: 在views.py中导入asyncio库和asyncio的异步装饰器@asyncio.coroutine 将原本的同步视图函数改为异步函数,并用yield from调用异步函数 在异步函数中使用asyncio.sl…

    python 2023年5月19日
    00
  • 是否可以更改表以包含对 python 数据联合中上游表的引用?

    【问题标题】:Is it possible to alter a table to include reference to an upstream table in datajoint for python?是否可以更改表以包含对 python 数据联合中上游表的引用? 【发布时间】:2023-04-08 00:28:01 【问题描述】: 我们希望更改一个…

    Python开发 2023年4月8日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部