Python 锁|极客教程

Python 锁

在Python中，锁是一种用于控制多线程访问共享资源的同步机制。多线程编程是一种在Python中常见的编程方式，然而多线程之间的竞争条件可能导致共享资源的不一致性，使用锁可以避免这种情况发生。

什么是锁？

锁是一种用于多线程编程的同步原语，用于控制对共享资源的访问。当一个线程获取了锁之后，其他线程需要等待这个锁被释放才能进入临界区。通过使用锁，我们可以确保在任意时刻只有一个线程可以访问共享资源，从而避免竞争条件。

在Python中，锁由threading模块提供。通过创建一个Lock对象，我们可以在多线程之间共享这个锁，并使用它来同步线程之间对共享资源的访问。

创建锁

在Python中，我们可以通过threading.Lock()方法创建一个锁对象。下面是一个简单的示例：

import threading

lock = threading.Lock()

上面的代码创建了一个名为lock的锁对象。在接下来的示例中，我们将使用这个锁对象进行线程同步。

获取锁和释放锁

在Python中，我们通过调用锁对象的acquire()方法来获取锁，通过调用release()方法来释放锁。一旦一个线程获取了锁，其他线程需要等待这个锁被释放才能进入临界区。

下面是一个使用锁来同步多线程访问共享资源的示例：

import threading

lock = threading.Lock()
counter = 0

def increment():
    global counter

    lock.acquire()
    try:
        counter += 1
    finally:
        lock.release()

# 创建多个线程来增加计数器的值
threads = []
for _ in range(10):
    t = threading.Thread(target=increment)
    threads.append(t)
    t.start()

# 等待所有线程执行结束
for t in threads:
    t.join()

print("Counter value:", counter)

在上面的示例中，我们定义了一个全局变量counter用来存储计数器的值。increment()函数用来增加计数器的值，首先获取锁，然后增加计数器的值，最后释放锁。

我们创建了10个线程来调用increment()函数，并在所有线程执行结束之后输出计数器的值。由于我们使用了锁来同步对counter的访问，最终输出的计数器值应该是正确的。

递归锁

除了普通的锁外，Python中还提供了递归锁（RLock）的概念。递归锁与普通锁的区别在于同一个线程可以多次获取递归锁而不会导致死锁。

下面是一个使用递归锁的示例：

import threading

lock = threading.RLock()

def recursive_function(n):
    lock.acquire()
    if n > 0:
        recursive_function(n - 1)
    lock.release()

# 创建一个线程来调用递归函数
t = threading.Thread(target=recursive_function, args=(5,))
t.start()
t.join()

在上面的示例中，我们定义了一个递归函数recursive_function()，在函数中获取了递归锁并调用自身。递归函数的调用深度为5，由于我们使用了递归锁，所以同一个线程可以多次获取这个锁而不会导致死锁。

信号量

除了锁之外，Python中还提供了信号量（Semaphore）的概念。信号量是一种用于控制并发访问的同步原语，它允许多个线程同时访问一个共享资源，但是需要限制同时访问的线程数量。

下面是一个使用信号量的示例：

import threading

semaphore = threading.Semaphore(2)

def access_resource():
    semaphore.acquire()
    print("Accessing resource...")
    semaphore.release()

# 创建多个线程来访问资源
threads = []
for _ in range(5):
    t = threading.Thread(target=access_resource)
    threads.append(t)
    t.start()

# 等待所有线程执行结束
for t in threads:
    t.join()

在上面的示例中，我们创建了一个信号量对象semaphore并设置允许同时访问的线程数量为2。access_resource()函数用来模拟访问资源，并在访问前获取信号量，在访问结束后释放信号量。

我们创建了5个线程来访问资源，由于信号量的限制，只有2个线程可以同时访问资源，所以有些线程需要等待前面的线程释放信号量才能继续访问。