Python的线程15 可重入锁RLock

正式的Python专栏第52篇,同学站住,别错过这个从0开始的文章!

前面学委介绍线程安全的时候,提到过threading.Lock这个类。

这个所以我们acquire之后,就不能继续acquire了,必须执行一次release,其他线程才可以继续acquire。

这样一个时间只有一个线程做事情,这次我们看看RLock(ReentrantLock,可重入锁)。

RLock 是什么?

简单理解,它跟Lock类似,都是用来协调对受限资源的访问,加上锁来保护受限资源的访问。

但是,它们还是有明显的区别的。 第一个是,RLock可以被acquire多次。

我们看看下面的代码:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/11/24 12:02 上午
# @Author : LeiXueWei
# @优快云/Juejin/Wechat: 雷学委
# @XueWeiTag: CodingDemo
# @File : __init__.py.py
# @Project : hello
import random
import threading
import datetime
import time

xuewei_account = 100
lock = threading.RLock()


# amount为负数即是转出金额
def transfer(money):
    transfer_only(money)
    lock.release()
    print("release")


# amount为负数即是转出金额
def transfer_only(money):
    lock.acquire()
    print("transfer now")
    global xuewei_account
    
Python线程编程中,(Lock)和可重入RLock)都是常用的同步机制,用于保护共享资源,防止多个线程同时访问导致数据错误。 Lock是一种最基本的,它将资源住,直到被释放。当一个线程获得时,其他线程必须等待该线程释放后才能获得。这种是不可重入的,即同一个线程不能重复获得同一把RLock可重入,它允许一个线程多次获得同一把。当一个线程获得时,它可以再次获得这个而不会被阻塞。只有该线程释放的次数与获得的次数相等时,其他线程才能获得该可重入在需要多次获得同一把的场景中很有用。 下面是使用Lock和RLock的示例代码: ```python import threading # 创建一个Lock对象 lock = threading.Lock() # 创建一个RLock对象 rlock = threading.RLock() # 使用Lock保护共享资源 class Counter(object): def __init__(self): self.value = 0 def increment(self): lock.acquire() try: self.value += 1 finally: lock.release() # 使用RLock保护共享资源 class ReentrantCounter(object): def __init__(self): self.value = 0 def increment(self): rlock.acquire() try: self.value += 1 # 再次获得 rlock.acquire() try: self.value += 1 finally: rlock.release() finally: rlock.release() ``` 在上面的代码中,Counter类使用Lock保护value属性,而ReentrantCounter类使用RLock保护value属性。在increment方法中,Counter使用lock.acquire()和lock.release()获取和释放,在同一时间只允许一个线程访问value属性。而ReentrantCounter使用rlock.acquire()和rlock.release()获取和释放,并且在方法内部重复获得,这是RLock的特性。 需要注意的是,使用时要避免死的情况发生,即多个线程相互等待对方释放的情况。因此,在编写代码时要考虑好的获取和释放顺序,以避免死的发生。
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