Python 多线程同步锁实战-编程知识

Python 多线程同步锁实战

大家好，今天我们要聊聊Python中的多线程世界，你知道吗？在并行处理任务时，多线程就像厨房里的大厨们同时烹饪多个菜品，但得保证每道菜都能完美出锅。这就需要我们引入一个神秘的角色——同步锁（Lock）。今天我们就一起探索如何在Python中使用threading模块和Lock来优雅地解决并发问题。

首先，让我们了解下什么是同步锁。想象一下，你家厨房只有一个水龙头，每次只能一个人用水，其他人就得等。这就是同步锁的作用，它确保同一时刻只有一个线程可以访问共享资源。

1. 基础使用

import threading# 创建一个全局锁
global_lock = threading.Lock()def thread_func(name):with global_lock:print(f"{name} 开始使用锁")# 这里是你的代码...print(f"{name} 已完成，释放锁")threads = [threading.Thread(target=thread_func, args=(i,)) for i in range(5)]
for t in threads:t.start()

在这个例子中，我们创建了一个全局锁，每个线程进入with global_lock:块时，会自动获取锁。当离开这个块时，锁会被自动释放，这样就避免了并发问题。

2. 避免死锁

有时候，多个线程可能会陷入死锁，就像几个朋友都想先上洗手间，结果谁也不让谁，大家都困住了。我们可以使用RLock（可重入锁）来避免这种情况：

from threading import RLocklock = RLock()  # 使用可重入锁def thread_func(name):for _ in range(3):  # 模拟需要多次获取锁的操作lock.acquire()print(f"{name} 获取锁 {lock._is_owned}")lock.release()threads = [threading.Thread(target=thread_func, args=(i,)) for i in range(5)]
for t in threads:t.start()

RLock允许一个线程在持有锁的情况下再次请求它，但只有在没有其他线程等待时才会成功。

3. 锁的高级用法 - Event和Semaphore

有时候，我们可能希望控制线程的数量，或者等待某个条件再开始工作。这时，Event和Semaphore就派上用场了。

Event：像灯塔一样，可以设置和取消，用来等待特定事件发生。
Semaphore：信号量，限制同时运行的线程数量。

from threading import Event, Semaphoresemaphore = Semaphore(3)  # 允许同时最多3个线程执行
event = Event()  # 等待信号def thread_func(name):semaphore.acquire()  # 获取信号量event.wait()  # 等待事件触发print(f"{name} 开始执行")# ...你的代码...event.set()  # 设置事件，允许下一个线程执行semaphore.release()threads = [threading.Thread(target=thread_func, args=(i,)) for i in range(5)]
event.set()  # 启动所有线程
for t in threads:t.start()