Python中怎么实现一个线程锁

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        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”。

      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。

# coding:utf-8

import threading

start_task = 0
task_num = 10000
mu = threading.Lock()  ###通过工厂方法获取一个新的锁对象


class MyThread(threading.Thread):  ##类MyThread继承threading.Thread

   def run(self): ## 线程启动的入口函数,子类需要重写
       global start_task
       global mu
       global start_task

       while start_task < task_num: ## 如果没有任务,则继续
           if mu.acquire():  ## 加锁
               if start_task < task_num:
                   print start_task
                   start_task = start_task +1
               mu.release()  ##释放锁

def test():
   thread_all =[]
   for i in range(10):  ##for循环创建6个线程
       t = MyThread()  ## 创建线程
       thread_all.append(t)
       t.start()  ##启动线程

   for i in range(10):
       thread_all[i].join()  ##等待线程结束

if __name__== "__main__":
   test()

在threading模块中,定义两种类型的琐:threading.Lock和threading.RLock。它们之间有一点细微的区别,通过比较下面两段代码来说明:
import threading  
lock = threading.Lock() #Lock对象  
lock.acquire()  
lock.acquire()  #产生了死琐。  
lock.release()  

lock.release()  

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()  


# coding:utf-8

import threading

lock = threading.RLock()

ret = lock.acquire(1)
print(ret)
ret = lock.acquire(3)
print(ret)
ret = lock.acquire(True)
print(ret)
ret = lock.acquire(False)
print(ret)

lock.release()
lock.release()
lock.release()
lock.release()

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本文名称:Python中怎么实现一个线程锁
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