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python中的多線程鎖lock=threading.Lock()使用方式_python

作者：DK數據工作室 ? 更新時間： 2022-08-11 編程語言

多線程鎖lock=threading.Lock()使用

疑問

多線程任務是同時執行的，如果我們需要先執行線程a，再執行線程b，需要怎么辦呢？

解決方法

使用python的多線程鎖lock。

例子

未使用多線程鎖lock：

def a():
? ? for i in range(3):
? ? ? ? print('a%d' % (i + 1))
? ? ? ? time.sleep(1)

def b():
? ? for i in range(3):
? ? ? ? print('b%d' % (i + 1))
? ? ? ? time.sleep(1)

T = threading.Thread(target=a)
T.start()

T = threading.Thread(target=b)
T.start()

運行結果：可看到，線程a和b是同時執行的

a1
b1
a2b2

a3
b3

Process finished with exit code 0

使用多線程鎖lock后：

lock = threading.Lock()

def a():
? ? lock.acquire()
? ? for i in range(3):
? ? ? ? print('a%d' % (i + 1))
? ? ? ? time.sleep(1)
? ? lock.release()

def b():
? ? lock.acquire()
? ? for i in range(3):
? ? ? ? print('b%d' % (i + 1))
? ? ? ? time.sleep(1)
? ? lock.release()

T = threading.Thread(target=a)
T.start()

T = threading.Thread(target=b)
T.start()

運行結果：可看到，線程a先執行完，再執行線程b

a1
a2
a3
b1
b2
b3

Process finished with exit code 0

python多線程中鎖的概念

鎖可以獨立提取出來

mutex = threading.Lock()
#鎖的使用
#創建鎖
mutex = threading.Lock()
#鎖定
mutex.acquire([timeout])
#釋放
mutex.release()

概念

好幾個人問我給資源加鎖是怎么回事，其實并不是給資源加鎖, 而是用鎖去鎖定資源，你可以定義多個鎖, 像下面的代碼, 當你需要獨占某一資源時，任何一個鎖都可以鎖這個資源

就好比你用不同的鎖都可以把相同的一個門鎖住是一個道理

import  threading   
import  time   
counter = 0 
counter_lock = threading.Lock() #只是定義一個鎖,并不是給資源加鎖,你可以定義多個鎖,像下兩行代碼,當你需要占用這個資源時，任何一個鎖都可以鎖這個資源 
counter_lock2 = threading.Lock()  
counter_lock3 = threading.Lock() 
   
#可以使用上邊三個鎖的任何一個來鎖定資源 
    
class  MyThread(threading.Thread):#使用類定義thread，繼承threading.Thread 
     def  __init__(self,name):   
        threading.Thread.__init__(self)   
        self.name = "Thread-" + str(name) 
     def run(self):   #run函數必須實現 
         global counter,counter_lock #多線程是共享資源的，使用全局變量 
         time.sleep(1);   
         if counter_lock.acquire(): #當需要獨占counter資源時，必須先鎖定，這個鎖可以是任意的一個鎖，可以使用上邊定義的3個鎖中的任意一個 
            counter += 1    
            print "I am %s, set counter:%s"  % (self.name,counter)   
            counter_lock.release() #使用完counter資源必須要將這個鎖打開，讓其他線程使用 
               
if  __name__ ==  "__main__":   
    for i in xrange(1,101):   
        my_thread = MyThread(i) 
        my_thread.start()

線程不安全

最普通的一個多線程小例子。我一筆帶過地講一講，我創建了一個繼承Thread類的子類MyThread，作為我們的線程啟動類。按照規定，重寫Thread的run方法，我們的線程啟動起來后會自動調用該方法。于是我首先創建了10個線程，并將其加入列表中。再使用一個for循環，開啟每個線程。在使用一個for循環，調用join方法等待所有線程結束才退出主線程。

這段代碼看似簡單，但實際上隱藏著一個很大的問題，只是在這里沒有體現出來。你真的以為我創建了10個線程，并按順序調用了這10個線程，每個線程為n增加了1.實際上，有可能是A線程執行了n++，再C線程執行了n++，再B線程執行n++。

這里涉及到一個“鎖”的問題，如果有多個線程同時操作一個對象，如果沒有很好地保護該對象，會造成程序結果的不可預期（比如我們在每個線程的run方法中加入一個time.sleep(1)，并同時輸出線程名稱，則我們會發現，輸出會亂七八糟。因為可能我們的一個print語句只打印出一半的字符，這個線程就被暫停，執行另一個去了，所以我們看到的結果很亂），這種現象叫做“線程不安全”

線程鎖

于是，Threading模塊為我們提供了一個類，Threading.Lock，鎖。我們創建一個該類對象，在線程函數執行前，“搶占”該鎖，執行完成后，“釋放”該鎖，則我們確保了每次只有一個線程占有該鎖。這時候對一個公共的對象進行操作，則不會發生線程不安全的現象了。

于是，我們把代碼更改如下：

# coding : uft-8
__author__ = 'Phtih0n'
import threading, time
class MyThread(threading.Thread):
? ? def __init__(self):
? ? ? ? threading.Thread.__init__(self)
? ? def run(self):
? ? ? ? global n, lock
? ? ? ? time.sleep(1)
? ? ? ? if lock.acquire():
? ? ? ? ? ? print n , self.name
? ? ? ? ? ? n += 1
? ? ? ? ? ? lock.release()
if "__main__" == __name__:
? ? n = 1
? ? ThreadList = []
? ? lock = threading.Lock()
? ? for i in range(1, 200):
? ? ? ? t = MyThread()
? ? ? ? ThreadList.append(t)
? ? for t in ThreadList:
? ? ? ? t.start()
? ? for t in ThreadList:
? ? ? ? t.join()

1 Thread-2
2 Thread-3
3 Thread-4
4 Thread-6
5 Thread-7
6 Thread-1
7 Thread-8
8 Thread-9
9 Thread-5
?
Process finished with exit code 0

我們看到，我們先建立了一個threading.Lock類對象lock,在run方法里，我們使用lock.acquire()獲得了這個鎖。此時，其他的線程就無法再獲得該鎖了，他們就會阻塞在“if lock.acquire()”這里，直到鎖被另一個線程釋放：lock.release()。

所以，if語句中的內容就是一塊完整的代碼，不會再存在執行了一半就暫停去執行別的線程的情況。所以最后結果是整齊的。

就如同在java中，我們使用synchronized關鍵字修飾一個方法，目的一樣，讓某段代碼被一個線程執行時，不會打斷跳到另一個線程中。

這是多線程占用一個公共對象時候的情況。如果多個線程要調用多個現象，而A線程調用A鎖占用了A對象，B線程調用了B鎖占用了B對象,A線程不能調用B對象，B線程不能調用A對象，于是一直等待。這就造成了線程“死鎖”。

Threading模塊中，也有一個類，RLock，稱之為可重入鎖。該鎖對象內部維護著一個Lock和一個counter對象。counter對象記錄了acquire的次數，使得資源可以被多次require。最后，當所有RLock被release后，其他線程才能獲取資源。在同一個線程中，RLock.acquire可以被多次調用，利用該特性，可以解決部分死鎖問題。

原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_45941288/article/details/117652267

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