对python多线程中互斥锁Threading.Lock的简单应用详解
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2023-11-18 08:10:10
一、线程共享进程资源
每个线程互相独立,相互之间没有任何关系,但是在同一个进程中的资源,线程是共享的,如果不进行资源的合理分配,对数据造成破坏,使得线程运行的结果不可预期...
一、线程共享进程资源
每个线程互相独立,相互之间没有任何关系,但是在同一个进程中的资源,线程是共享的,如果不进行资源的合理分配,对数据造成破坏,使得线程运行的结果不可预期。这种现象称为“线程不安全”。
实例如下:
#-*- coding: utf-8 -*- import threading import time def test_xc(): f = open("test.txt","a") f.write("test_dxc"+'\n') time.sleep(1) f.close() if __name__ == '__main__': for i in xrange(5): t = threading.thread(target=test_xc) t.start()
结果展示:
二、互斥锁同步
线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源,最简单的同步机制是引入互斥锁。互斥锁为资源引入一个状态:锁定/非锁定。某个线程要更改共享数据时,先将其锁定,此时资源的状态为“锁定”,其他线程不能更改;直到该线程释放资源,将资源的状态变成“非锁定”,其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作,从而保证了多线程情况下数据的正确性。
threading模块中定义了lock类,可以方便的处理锁定:
#创建锁 mutex = threading.lock() #锁定 mutex.acquire([timeout])#timeout是超时时间 #释放 mutex.release()
其中,锁定方法acquire可以有一个超时时间的可选参数timeout。如果设定了timeout,则在超时后通过返回值可以判断是否得到了锁,从而可以进行一些其他的处理。
三、使用线程锁
<pre name="code" class="python">#-*- coding: utf-8 -*- import threading import time def test_xc(): f = open("test.txt","a") f.write("test_dxc"+'\n') time.sleep(1) mutex.acquire()#取得锁 f.close() mutex.release()#释放锁 if __name__ == '__main__': mutex = threading.lock()#创建锁 for i in xrange(5): t = threading.thread(target=test_xc) t.start()
运行结果
以上这篇对python多线程中互斥锁threading.lock的简单应用详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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