python在程序并发时如何保证文件安全,lock的简单运用

该博客探讨了在并发计算中,由于Python文件写入的非原子性导致的安全问题。作者通过一个实例展示了当多个线程同时读写同一文件时可能出现的问题,即最终结果可能不符合预期。为了解决这个问题,提出了使用锁来确保写入的安全性。通过引入`threading.Lock()`,在写入文件时加锁,避免了线程间的冲突,从而保证了并发环境下的文件写入正确性。

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前言

  我们经常会遇到这种场景,我们得任务是并发的,但是我们依赖的配置文件确是共用的。

  而python对文件的写入却又往往不是原子性的。比如我们常用open函数,是先读取文件再写入文件,在关闭文件。

  如果此时有多个文件同时操作同一个文件则是十分危险的。比如现在有如下的场景。

并发计算

class Work1(Thread):
    def __init__(self, path, num):
        super().__init__()
        self.path = path
        self.num = num

    def run(self) -> None:
        with open(self.path, "r") as work1_r:
            num = work1_r.read()
        with open(self.path, "w") as work1_f:
            num = int(num) + self.num
            work1_f.write(str(num))

  我们现在有一项计算需求,就是将文件中的数值加上某一个值。

if __name__ == '__main__':
    write_path = "log.txt"
    with open(write_path, 'w') as f:
        f.write('0')
    works = []
    for i in range(10):
        work = Work1(write_path, 5)
        work.start()
        works.append(work)
    for j in works:
        j.join()

    with open(write_path, "r") as f_r:
        print(f_r.read())

  我们来看下打印的结果。
在这里插入图片描述
  我们惊奇的发现,报的错为空字符串,所以int失败。那么为什么会这样呢,正如我们刚才所说,python的open函数并不是原子性的。所以在一个线程读取时,可能另一个线程正在写入。

  而我们写入的方式却又是w也就是覆盖写入,那么此时的一刻可能文件是空的。那么如何解决这种文件写入不安全的情况呢。其实也非常简单。

解决办法

  我们刚才说我们得写入不是原子性的,那么我们写的时候加把锁,其他线程不进行去读就可以了。

from threading import Thread
lock = Lock()
def run(self) -> None:
    with lock:
        with open(self.path, "r") as work1_r:
            num = work1_r.read()
        with open(self.path, "w") as work1_f:
            num = int(num) + self.num
            work1_f.write(str(num))

  我们来看下打印结果

50

  我们再改变一下测试一下

for i in range(10):
    work = Work1(write_path, i)
    work.start()
    works.append(work)
45

  结果也符合我们心中的预期

后记

  我们题目中保证并发中写入安全。但是其实我们得多线程不是真正的并发而是时间片轮转,但是这个并不影响我们此次测试的目的。

  当然实现文件安写入安全有许多方法。本文中提到的只是一种方法。

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