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python多线程同步是什么?什么是线程锁?

发布时间:2019-05-24  编辑:杨雨个人博客网站   点击:   

对于第一次接触到python这门编程语言的朋友来说,刚刚开始学习python编程的时候对于python线程同步这一方面的了解比较少,在这篇文章之中我们就来了解一下python多线程同步以及python多线程锁这一方面的知识吧。

线程同步

如果多个线程共同对某个数据修改,则可能出现不可预料的结果,为了保证数据的正确性,需要对多个线程进行同步。

使用Thread对象的Lock和Rlock可以实现简单的线程同步,这两个对象都有acquire方法和release方法,对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据,可以将其操作放到acquire和release方法之间。如下:

多线程的优势在于可以同时运行多个任务(至少感觉起来是这样)。但是当线程需要共享数据时,可能存在数据不同步的问题。

考虑这样一种情况:一个列表里所有元素都是0,线程"set"从后向前把所有元素改成1,而线程"print"负责从前往后读取列表并打印。

那么,可能线程"set"开始改的时候,线程"print"便来打印列表了,输出就成了一半0一半1,这就是数据的不同步。为了避免这种情况,引入了锁的概念。

多线程锁

锁有两种状态——锁定和未锁定。每当一个线程比如"set"要访问共享数据时,必须先获得锁定;如果已经有别的线程比如"print"获得锁定了,那么就让线程"set"暂停,也就是同步阻塞;等到线程"print"访问完毕,释放锁以后,再让线程"set"继续。

经过这样的处理,打印列表时要么全部输出0,要么全部输出1,不会再出现一半0一半1的尴尬场面。

例子

举个例子如下:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
import threading
import time
 
class myThread (threading.Thread):
    def __init__(self, threadID, name, counter):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name
        self.counter = counter
    def run(self):
        print "Starting " + self.name
       # 获得锁,成功获得锁定后返回True
       # 可选的timeout参数不填时将一直阻塞直到获得锁定
       # 否则超时后将返回False
        threadLock.acquire()
        print_time(self.name, self.counter, 3)
        # 释放锁
        threadLock.release()
 
def print_time(threadName, delay, counter):
    while counter:
        time.sleep(delay)
        print "%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))
        counter -= 1
 
threadLock = threading.Lock()
threads = []
 
# 创建新线程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)
 
# 开启新线程
thread1.start()
thread2.start()
 
# 添加线程到线程列表
threads.append(thread1)
threads.append(thread2)
 
# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()
print "Exiting Main Thread"

以上就是本篇文章所讲述的所有内容,这篇文章主要介绍了python多线程同步的相关知识,希望你能借助资料从而理解上述所说的内容。希望我在这片文章所讲述的内容能够对你有所帮助,让你学习python更加轻松。

更多相关知识,请访问杨雨个人博客Python教程栏目。 本文地址:http://itbyc.com/Python/20363.html
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