Python下线程之间的共享和释放示例

下面是详细的攻略。

什么是线程间的共享和释放

Python下的多线程编程中，会涉及到多个线程之间的数据共享和同步问题。多个线程同时对一个共享资源进行读写时，容易造成数据的不一致，这个时候就需要对数据进行同步。

共享和释放主要是通过锁机制来实现。锁机制可以控制只有一个线程能够做一些特定的操作，其中一种锁是互斥锁。互斥锁是通过对一个资源进行加锁操作，使得其他想要访问该资源的线程必须等待锁的释放。

在Python的标准库中，有一个threading模块可以用于线程的操作。

线程共享数据

在多线程并发访问共享资源时，可能会遇到线程安全问题。为避免这种情况，我们可以使用锁来保证数据的访问同步。使用锁的时候需要注意，锁的粒度和耗时问题。

下面是一个定义了10个线程的示例，它们访问同一个共享数据count，使用了Lock进行同步。

import threading

count = 0
lock = threading.Lock()

class DemoThread(threading.Thread):
    def run(self):
        global count
        for i in range(100000):
            lock.acquire()
            count += 1
            lock.release()

threads = []
for i in range(10):
    threads.append(DemoThread())

for thread in threads:
    thread.start()

for thread in threads:
    thread.join()

print(count)

示例解释：

上面的示例中定义了一个DemoThread类，重载了run方法，当调用start启动线程时，会调用此方法。run方法中每个线程执行100000次循环，获取锁之后进行count加1的操作，然后释放锁。10个线程同时运行，累加count的值，最终打印出来，应该是1000000。

线程释放数据

除了在多线程环境下锁机制用于线程之间的数据同步访问之外，也可以使用信号量机制来达到在多线程环境下访问资源的同步效果。Semaphore是一个计数信号量，用来控制同时访问资源的线程个数。为了避免冲突，操作系统内核可以对信号量进行原子操作，即要么完成要么不进行，因此可以保证线程访问的安全性。

下面是一个示例，10个线程同时获取并打印一段字符串，使用Semaphore来控制并发数为3。

import threading

semaphore = threading.Semaphore(3)

class DemoThread(threading.Thread):
    def run(self):
        with semaphore:
            print('%s获得了信号量，正在打印文本' % threading.current_thread().name)
            for i in range(3):
                print('%s: %s' % (threading.current_thread().name, i))
            print('%s释放了信号量' % threading.current_thread().name)

threads = []
for i in range(10):
    threads.append(DemoThread())

for thread in threads:
    thread.start()

for thread in threads:
    thread.join()

示例解释：

上面的示例中定义了一个DemoThread类，重载了run方法，每个线程都尝试获取信号量，如果信号量被占用了，则会阻塞等待其他线程释放，直到获取信号量后，进行相应的打印。用一个计数器实现并发数为3。