Python之Lock锁

该博客展示了Python中如何使用threading.Lock()实现线程同步,以避免在多线程环境下多个线程同时修改全局变量A导致的数据错误。通过在函数a()和b()中加锁,确保了在任一时刻只有一个线程可以更新和打印A的值,从而避免了数据竞争的问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

python中的锁lock=threading.Lock()
避免多个线程保卫同一块数据的时候,产生错误,所以加锁来防止这种问题

import threading
import time
from queue import Queue
def a():
    global A,lock
    lock.acquire()
    for i in range(10):
        A+=1
        print("a",A)
    lock.release()
def b():
    global A,lock
    lock.acquire()
    for i in range(10):
        A+=10
        print("b",A)
    lock.release()

if __name__ == '__main__':
    lock = threading.Lock()
    A=0
    t1=threading.Thread(target=a,)
    t2=threading.Thread(target=b,)
    t1.start()
    t2.start()
输出结果:
a 1
a 2
a 3
a 4
a 5
a 6
a 7
a 8
a 9
a 10
b 20
b 30
b 40
b 50
b 60
b 70
b 80
b 90
b 100
b 110
### Python 线程 Lock 的原理 在多线程环境中,当多个线程尝试同时修改同一个共享资源时,可能会发生数据竞争条件,导致不可预测的结果。为了避免这种情况的发生,在 Python 中引入了 `Lock` 对象来同步线程的操作。 #### 的工作机制 是由 `threading.Lock()` 方法创建的对象实例。此对象支持两个基本的方法: - **acquire([blocking])**:请求获得。如果已被其他线程占用,则当前调用 acquire() 的线程会被阻塞等待,直到被释放为止;可选参数 blocking 设置为 False 可使 acquire 不会发生阻塞行为而是立即返回布尔值表示是否成功获取到。 - **release()** :解以便让其它处于等待状态的线程能够继续执行下去。需要注意的是只有拥有该所有权的线程才能对其进行 release 操作[^1]。 一旦某个线程获得了这把之后,任何其他的想要再次获取同一把的线程都将被迫进入休眠模式直至前者完成工作并主动放弃占有权。 ### 使用示例 为了更直观地理解如何在线程之间安全地共享变量,这里给出一个简单的例子展示如何利用 `Lock` 来保护对全局计数器 `total` 进行更新的过程: ```python import threading # 初始化总和以及用于同步访问它的 total = 0 lock = threading.Lock() def update_total(amount): global total # 尝试取得 with lock: temp = total temp += amount # 模拟一些耗时处理过程 import time time.sleep(.1) total = temp print(f'Updated Total: {total}') if __name__ == '__main__': threads = [] for _ in range(10): t = threading.Thread(target=update_total, args=(5,)) threads.append(t) for thread in threads: thread.start() for thread in threads: thread.join() ``` 上述代码片段展示了如何定义函数 `update_total`, 它负责增加全局变量 `total`. 在每次更改之前都会先申请一把独占式的 (`with lock:`),从而确保即使存在并发情况也不会破坏最终的数据一致性.
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