Python threading中lock的使用详解

Kara ·

更新时间:2024-09-20

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在多线程中使用lock可以让多个线程在共享资源的时候不会“乱”，例如，创建多个线程，每个线程都往空列表l中添加一个数字并打印当前的列表l，如果不加锁，就可能会这样：

# encoding=utf8
import threading
import time
lock = threading.Lock()
l = []
def test1(n):
lock.acquire()
l.append(n)
print l
lock.release()
def test(n):
l.append(n)
print l
def main():
for i in xrange(0, 10):
th = threading.Thread(target=test, args=(i, ))
th.start()
if __name__ == '__main__':
main()

运行结果：

[0]
[0, 1]
[0, 1, 2]
[0, 1, 2, 3][
0, 1, 2, 3, 4]
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
[0, 1, 2, 3, 4[, 05, , 16, , 27, ]3
, 4, 5, 6[, 07, , 18, ]2
, 3, 4, [50, , 61, , 72, , 83, , 94],
5, 6, 7, 8, 9]

因为每个线程都在同时往l中添加一个数字（当前每个线程运行的是test函数），然后又可能在同时打印l，所以最后的结果看起来会有些“混乱”。

下面让每个线程调用“test1”函数，看看结果如何：

[0]
[0, 1]
[0, 1, 2]
[0, 1, 2, 3]
[0, 1, 2, 3, 4]
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

现在看起来就好多了，因为test1中每次像l中添加数字并打印之前，都先加了一把“锁”，这样就可以保证每次只有一个线程可以往l中添加数字，而不是同时往l里添加数字。

通过上面的结果比较可以知道，当多线程中需要“独占资源”的时候，要使用锁来控制，防止多个线程同时占用资源而出现其他异常。

使用锁的时候就调用acquire()方法，以此告诉其他线程，我正在占用该资源，你们要等会；待使用资源后需要释放资源的时候就调用release()方法，告诉其他线程，我已经完成使用该资源了，其他人可以过来使用了。

python threading Lock

这篇文章主要是通过代码说明：

threading.Lock()不影响 multiprocessing

.threading.Lock()影响 threading.

代码如下：

import threading
import time
from multiprocessing import Pool
_lock = threading.Lock()
def small_func(value):
    """
    添加线程锁
    :param value:
    :return:
    """
    print(value)
    with _lock:
        time.sleep(5)
    return value
def no_small_func(value):
    """
    没有线程锁
    :param value:
    :return:
    """
    print(value)
    # with _lock:
    time.sleep(5)
    return value
def main():
    """
    multiprocessing 是基于进程的，因此线程锁对其不影响，
    :return:
    """
    st = time.time()
    p = Pool(processes=4)
    value = p.map(func=small_func, iterable=range(4))
    et = time.time()
    print(f"all use time: {et - st}")
    print(value)
def main2():
    """
    threading 受到 线程锁 影响
    :return:
    """
    st = time.time()
    thread_list = []
    for temp_value in range(4):
        t = threading.Thread(target=small_func, args=(temp_value,))
        t.start()
        thread_list.append(t)
    for i in thread_list:
        i.join()
    et = time.time()
    print(f"all use time: {et - st}")
    # print(value)
def main3():
    st = time.time()
    thread_list = []
    res = []
    for temp_value in range(4):
        # 不加线程锁就行了
        t = threading.Thread(target=no_small_func, args=(temp_value,))
        t.start()
        thread_list.append(t)
    for i in thread_list:
        v = i.join()
        res.append(v)
    et = time.time()
    print(f"all use time: {et - st}")
    print(res)
if __name__ == '__main__':
    # main()
    # main2()
    main3()

到此这篇关于Python threading中lock的使用的文章就介绍到这了,更多相关Python threading lock使用内容请搜索软件开发网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持软件开发网！

LOCK Python

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