对python多线程中Lock()与RLock()锁详解

资源总是有限的,程序运行如果对同一个对象进行操作,则有可能造成资源的争用,甚至导致死锁

也可能导致读写混乱

锁提供如下方法:

1.Lock.acquire([blocking])

2.Lock.release()

3.threading.Lock() 加载线程的锁对象,是一个基本的锁对象,一次只能一个锁定,其余锁请求,需等待锁释放后才能获取

4.threading.RLock() 多重锁,在同一线程中可用被多次acquire。如果使用RLock,那么acquire和release必须成对出现,

调用了n次acquire锁请求,则必须调用n次的release才能在线程中释放锁对象

例如:

无锁:

#coding=utf8
import threading
import time

num = 0

def sum_num(i):
  global num
  time.sleep(1)
  num +=i
  print num

print '%s thread start!'%(time.ctime())

try:
  for i in range(6):
    t =threading.Thread(target=sum_num,args=(i,))
    t.start()

except KeyboardInterrupt,e:
  print "you stop the threading"

print '%s thread end!'%(time.ctime())

输出:

Sun May 28 20:54:59 2017 thread start!
Sun May 28 20:54:59 2017 thread end!
01
3
710
15

结果显示混乱

引入锁:

#coding=utf8
import threading
import time

num = 0

def sum_num(i):
  lock.acquire()
  global num
  time.sleep(1)
  num +=i
  print num
  lock.release()

print '%s thread start!'%(time.ctime())

try:
  lock=threading.Lock()
  list = []
  for i in range(6):
    t =threading.Thread(target=sum_num,args=(i,))
    list.append(t)
    t.start()

  for threadinglist in list:
    threadinglist.join()

except KeyboardInterrupt,e:
  print "you stop the threading"

print '%s thread end!'%(time.ctime())

结果:

Sun May 28 21:15:37 2017 thread start!
0
1
3
6
10
15
Sun May 28 21:15:43 2017 thread end!

其中:

lock=threading.Lock()加载锁的方法也可以换成lock=threading.RLock()

如果将上面的sum_num修改为:

  lock.acquire()
  global num
  lock.acquire()
  time.sleep(1)
  num +=i
  lock.release()
  print num
  lock.release()

那么:

lock=threading.Lock() 加载的锁,则一直处于等待中,锁等待

而lock=threading.RLock() 运行正常

以上这篇对python多线程中Lock()与RLock()锁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我们。

时间: 2019-01-09

Python多线程同步Lock、RLock、Semaphore、Event实例

一.多线程同步 由于CPython的python解释器在单线程模式下执行,所以导致python的多线程在很多的时候并不能很好地发挥多核cpu的资源.大部分情况都推荐使用多进程. python的多线程的同步与其他语言基本相同,主要包含: Lock & RLock :用来确保多线程多共享资源的访问. Semaphore : 用来确保一定资源多线程访问时的上限,例如资源池.  Event : 是最简单的线程间通信的方式,一个线程可以发送信号,其他的线程接收到信号后执行操作. 二.实例 1)Lock &a

Python多线程编程(六):可重入锁RLock

考虑这种情况:如果一个线程遇到锁嵌套的情况该怎么办,这个嵌套是指当我一个线程在获取临界资源时,又需要再次获取. 根据这种情况,代码如下: 复制代码 代码如下: ''' Created on 2012-9-8   @author: walfred @module: thread.ThreadTest6 '''    import threading  import time    counter = 0  mutex = threading.Lock()    class MyThread(thr

python线程中同步锁详解

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. E

举例讲解Python编程中对线程锁的使用

锁 python的内置数据结构比如列表和字典等是线程安全的,但是简单数据类型比如整数和浮点数则不是线程安全的,要这些简单数据类型的通过操作,就需要使用锁. #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import threading shared_resource_with_lock = 0 shared_resource_with_no_lock = 0 COUNT = 100000 shared_resource_lock = threading.Lock()

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