Python threading模块中lock与Rlock的使用详细讲解
作者：Python热爱者
前言
在使用多线程的应用下，如何保证线程安全，以及线程之间的同步，或者访问共享变量等问题是十分棘手的问题，也是使用多线程下面临的问题，如果处理不好，会带来较严重的后果，使用python多线程中提供Lock 、Rlock 、Semaphore 、Event 、Condition 用来保证线程之间的同步，后者保证访问共享变量的互斥问题。
- Lock & RLock：互斥锁，用来保证多线程访问共享变量的问题
- Semaphore对象：Lock互斥锁的加强版，可以被多个线程同时拥有，而Lock只能被某一个线程同时拥有。
- Event对象：它是线程间通信的方式，相当于信号，一个线程可以给另外一个线程发送信号后让其执行操作。
- Condition对象：其可以在某些事件触发或者达到特定的条件后才处理数据
1、Lock(互斥锁)
请求锁定 — 进入锁定池等待 — — 获取锁 — 已锁定— — 释放锁
Lock（指令锁）是可用的最低级的同步指令。Lock处于锁定状态时，不被特定的线程拥有。Lock包含两种状态——锁定和非锁定，以及两个基本的方法。
可以认为Lock有一个锁定池，当线程请求锁定时，将线程至于池中，直到获得锁定后出池。池中的线程处于状态图中的同步阻塞状态。
构造方法：mylock = Threading.Lock( )
实例方法：
- acquire([timeout]): 使线程进入同步阻塞状态，尝试获得锁定。
- release(): 释放锁。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。
实例一（未使用锁）：
import threading
import time
num = 0
def show(arg):
global num
time.sleep(1)
num +=1
print('bb :{}'.format(num))
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=show, args=(i,)) # 注意传入参数后一定要有【，】逗号
t.start()
print('main thread stop')
main thread stop
bb :1
bb :2
bb :3bb :4
bb :5
实例二（使用锁）
import threading
import time
num = 0
lock = threading.RLock()
# 调用acquire([timeout])时，线程将一直阻塞，
# 直到获得锁定或者直到timeout秒后（timeout参数可选）。
# 返回是否获得锁。
def Func():
lock.acquire()
global num
num += 1
time.sleep(1)
print(num)
lock.release()
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=Func)
t.start()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
#可以看出，全局变量在在每次被调用时都要获得锁，才能操作，因此保证了共享数据的安全性
对于Lock对象而言，如果一个线程连续两次release，使得线程死锁。所以Lock不常用，一般采用Rlock进行线程锁的设定。
import threading
import time
class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
global num
time.sleep(1)
if lock.acquire(1):
num = num+1
msg = self.name+' set num to '+str(num)
print(msg)
lock.acquire()
lock.release()
lock.release()
num = 0
lock = threading.Lock()
def test():
for i in range(5):
t = MyThread()
t.start()
if __name__ == '__main__':
test()
Thread-12 set num to 12、RLock(可重入锁)
RLock（可重入锁）是一个可以被同一个线程请求多次的同步指令。RLock使用了“拥有的线程”和“递归等级”的概念，处于锁定状态时，RLock被某个线程拥有。拥有RLock的线程可以再次调用acquire()，释放锁时需要调用release()相同次数。可以认为RLock包含一个锁定池和一个初始值为0的计数器，每次成功调用 acquire()/release()，计数器将+1/-1，为0时锁处于未锁定状态。
- 构造方法：mylock = Threading.RLock()
- 实例方法：acquire([timeout])/release(): 跟Lock差不多。
实例解决死锁，调用相同次数的acquire和release，保证成对出现
''' 寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！ ''' import threading rLock = threading.RLock() #RLock对象 rLock.acquire() rLock.acquire() #在同一线程内，程序不会堵塞。 rLock.release() rLock.release() print(rLock.acquire())
详细实例：
import threading
mylock = threading.RLock()
num = 0
class WorkThread(threading.Thread):
def __init__(self, name):
threading.Thread.__init__(self)
self.t_name = name
def run(self):
global num
while True:
mylock.acquire()
print('\n%s locked, number: %d' % (self.t_name, num))
if num >= 2:
mylock.release()
print('\n%s released, number: %d' % (self.t_name, num))
break
num += 1
print('\n%s released, number: %d' % (self.t_name, num))
mylock.release()
def test():
thread1 = WorkThread('A-Worker')
thread2 = WorkThread('B-Worker')
thread1.start()
thread2.start()
if __name__ == '__main__':
test() A-Worker locked, number: 0
A-Worker released, number: 1
A-Worker locked, number: 1
A-Worker released, number: 2
A-Worker locked, number: 2
A-Worker released, number: 2
B-Worker locked, number: 2
B-Worker released, number: 2
到此这篇关于Python threading模块中lock与Rlock的使用详细讲解的文章就介绍到这了,更多相关Python threading内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！