Python的锁

互斥锁
# 锁通常被用来实现对共享资源的同步访问。为每一个共享资源创建一个Lock对象,
l = Lock()#创建一个锁,初始状态是未锁定
# 当你需要访问该资源时,调用l.acquire方法来获取锁对象
# (如果其它线程已经获得了该锁,则当前线程需等待其被释放)
# ,待资源访问完后,再调用l.release方法释放锁


from threading import Thread,Lock,RLock
import time
def gg(A,B):
    A.acquire()
    time.sleep(0.5)
    print('hah拿到锁')
    B.acquire()
    print('hah拿到锁')
    A.release()
    B.release()
def gg2(A,B):
    B.acquire()
    print('hah1拿到锁')
    A.acquire()
    print('hah1拿到锁')
    A.release()
    B.release()


if __name__ == '__main__':
    # A = Lock()
    # B = Lock()
    # 解决死锁
    A =  B = RLock()  #每个递归锁都有自己的递归锁的计数器,
    t1 = Thread(target=gg,args=(A,B))
    t2 = Thread(target=gg2,args=(A,B))
    t1.start()
    t2.start()

同一个递归锁,每碰到一个acquire 计数器加1
                    每碰道一个release计算器减1
死锁现象与解决

 

 


gil 锁
# 在Cpython中,gil锁相当于锁定python解释器的锁,在同一个进程下可以开启多个线程,但是同一时刻只能有一个线程执行,无法利用多核技术
#优势
# 1. GIL本质就是一把互斥锁,所有互斥锁的本质都一样,都是将并发运行变成串行,以此来控制同一时间内共享数据只能被一个任务所修改,
# 进而保证数据安全
# 2.每运行一个Py文件文件都会对应产生一个独立的进程,在该进程内不仅有这个程序的主线程还开启了其他的线程
# 还有解释器开启的垃圾回收等解释器级别的线程
# GIL保护的是解释器级的数据,保护用户自己的数据则需要自己加锁处理
# 进程可以利用多核,但是开销大,而python的多线程开销小,但却无法利用多核优势

python解释器运行原理




 

 

 



 

转载于:https://www.cnblogs.com/vivi0403/p/10060790.html

<think> 首先,用户的问题是:“我想查找Python进问题的解决办法 请问Python进问题的解决方案”。用户提到了“进问题”,但在引用中没有直接提到这个术语。让我回顾引用: - 引用[1]:讨论Python多线程并发执行,线程安全问题如数据竞争和死,提到了(Lock)和可重入(RLock)。 - 引用[2]:关于Python在物流中的应用,没有直接相关。 - 引用[3]:包含一些Python代码片段和数据导入,但没有提到“进”。 用户说“进问题”,这看起来像是一个拼写错误。可能用户指的是“进”作为一个整体,但我认为用户可能打错了字。常见问题是“进”可能应该是“缩进”(indentation),因为在Python中,缩进错误是一个常见问题。Python使用缩进来定义代码块,而不是大括号,所以缩进错误会导致语法错误。 用户提到了“Python进问题的解决办法”,结合引用[1]中提到了(Lock),但上下文是关于多线程的机制,而不是缩进。然而,用户明确说“Python进问题”,这可能混淆了“”和“缩进”。鉴于引用[1]是关于的,但用户的问题是“进”,我需要推断用户的真实意图。 可能的解释: 1. **拼写错误:** 用户可能意思是“缩进问题”(indentation problem),因为“缩进”在中文中是“indention”,而“进”可能是个误写。 2. **实际指:** 用户可能指的是多线程中的问题,如死或数据竞争。 在用户的问题中,用户说“Python进问题”,但在引用[1]中,确实讨论了(Lock),所以我应该优先考虑这个。用户说“我想查找Python进问题的解决办法”,并提供了引用,其中引用[1]是关于的。 用户还说:“上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求,请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。” 但这是第一条对话消息,没有“上一次的问题”。之前的系统指令是设置格式的,没有用户历史消息。所以,我只能基于当前输入。 为了确认: - 用户说“进问题”,引用中提到“”(Lock)。 - 在Python上下文中,“”通常指多线程同步工具,如threading.Lock。 - “缩进”是另一个常见问题,但拼写不同。 我认为更合理的解释是用户可能打错了“”为“进”,或者“进”是“”的方言或误写。引用[1]直接谈到,所以用户可能指的是多线程中的问题。 因此,我应该响应关于Python问题的解决方案,基于引用[1]。 现在,根据系统指令: - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 对于数学表达式,使用$...$或$$...$$,但在这个上下文中,可能不需要数学表达式,除非涉及公式。 - 结构清晰,逐步解决问题。 内容基于引用[1]: - 简介:讨论多线程并发、线程安全问题如数据竞争和死。 - 解决方案:使用(Lock)和可重入(RLock)来保障数据一致性。 - 提供最佳策略。 所以,我的回答应该: 1. 解释Python中的问题(如死)。 2. 提供解决方案:使用Lock和RLock。 3. 引用来源。 4. 生成相关问题。 结构化回答: - 介绍问题:简述Python多线程中的问题。 - 解决方案:如何使用Lock和RLock。 - 示例代码:如果可能,添加简单的代码示例。 - 注意事项:避免死的策略。 - 添加引用:[^1] - 最后,生成相关问题。 确保回答真实可靠:基于Python标准库,threading模块。 最终输出格式: - 回答主体。 - §§相关问题§§ - 相关问题列表。 </think> ### Python(Lock)问题的解决方案 用户查询的“Python进问题”可能存在打字误差;基于您提供的引用[1],这里解释为“问题”,即Python多线程编程中的线程安全问题,如数据竞争(data race)和死(deadlock)。这些问题在多线程并发执行时可能导致数据不一致或程序卡死。引用[1]详细讨论了如何使用Python标准库中的机制(如Lock和RLock)来解决这些问题。下面我将逐步说明解决方案和最佳实践,确保回答可靠且基于Python官方文档[^1]。 #### 步骤1: 理解机制的原理 在Python多线程环境中,(Lock)是一种同步工具,用于控制多个线程对共享资源的访问。当一个线程获取时,其他线程必须等待该释放才能访问资源,从而避免数据竞争。 - **数据竞争**:多个线程同时修改共享变量,导致不可预测的结果。例如: ```python import threading counter = 0 def increment(): global counter for _ in range(100000): counter += 1 # 无时,多线程并发导致数据不一致 threads = [threading.Thread(target=increment) for _ in range(2)] for t in threads: t.start() for t in threads: t.join() print(counter) # 结果可能小于200000,因竞争导致数据丢失 ``` - **死**:多个线程相互等待对方释放,陷入无限阻塞。例如,线程A持有1请求2,线程B持有2请求1。 #### 步骤2: 使用Lock解决数据竞争 Python的`threading.Lock`是最基本的类型,适用于简单场景。使用时需遵循“获取-操作-释放”的模板: - 导入模块: `import threading` - 创建: `lock = threading.Lock()` - 在关键代码区使用`with`语句自动管理(避免忘记释放)。 示例解决方案: ```python import threading counter = 0 lock = threading.Lock() # 创建对象 def safe_increment(): global counter for _ in range(100000): with lock: # 使用with自动获取和释放 counter += 1 # 确保每次操作独占资源 threads = [threading.Thread(target=safe_increment) for _ in range(2)] for t in threads: t.start() for t in threads: t.join() print(counter) # 输出应为200000,无数据竞争 ``` 此方法保证数据一致性,但需注意粒度不宜过大,否则会降低并发性能[^1]。 #### 步骤3: 使用RLock避免嵌套死 对于需要重入的场景(如递归函数或嵌套),`threading.RLock`(Reentrant Lock)更安全。RLock允许同一线程多次获取,而标准Lock可能导致死。 - **RLock优势**:同一线程可重复获取,避免自死。 - **适用场景**:复杂函数调用链或类方法中。 示例解决方案: ```python import threading rlock = threading.RLock() # 创建可重入 def nested_function(): with rlock: # 同一线程可多次获取 print("Nested operation") def main_function(): with rlock: nested_function() # 嵌套调用不会阻塞 thread = threading.Thread(target=main_function) thread.start() thread.join() ``` RLock简化了代码逻辑,减少了死风险[^1]。 #### 步骤4: 避免死的最佳策略 引用[1]强调编程实践中的策略: - **顺序一致**:所有线程按相同顺序获取(如从小到大获取资源ID)。 - **超时机制**:使用`lock.acquire(timeout=1)`避免无限等待。 - **最小化范围**:只住必要的代码段,减少阻塞时间。 - **避免嵌套**:如果必须使用嵌套,优先选择RLock。 - **工具辅助**:使用Python调试工具(如`faulthandler`)检测死。 #### 注意事项 - **性能权衡**:过多使用会降低并发性能,仅在共享资源访问时使用。 - **全局解释器(GIL)**:Python的GIL限制了多线程的并行能力,对于CPU密集型任务,建议使用多进程(`multiprocessing`模块)替代多线程。 - **引用来源**:本文解决方案基于引用[1]的案例分析,详细实现可参考Python官方文档或相关资源[^1]。 通过这些步骤,您可以有效解决Python多线程中的问题,确保程序稳定运行。
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