题目:对Python多线程中 Lock() 与 RLock() 锁详解的攻略
在Python中,多线程编程时可能会造成线程之间的互斥问题,为了解决这个问题,Python内置了两种锁机制:Lock() 和 RLock()锁。这两种锁机制的功能类似,但是在使用场景和处理细节上略有不同。接下来我将分别介绍它们的详细用法。
在多线程程序中使用Lock对象时,需要先引入threading模块,然后声明一个Lock对象并进行初始化。具体方式如下:
import threading
lock = threading.Lock()
加锁可以使用Lock对象的acquire方法来实现,该方法会将锁状态设置为锁住,禁止其他线程对共享资源的访问。如果在加锁之前该锁已经被其他线程锁住,则当前线程会一直等待直到锁被释放。解锁可以使用Lock对象的release方法来实现,该方法会将锁状态恢复为未锁住状态,其他线程即可继续对共享资源进行访问。
下面的示例展示了Lock对象的加锁和解锁操作:
import threading
import time
def worker(lock, num):
# 加锁
lock.acquire()
print("Worker", num, "acquired lock")
time.sleep(1)
# 解锁
lock.release()
print("Worker", num, "released lock")
# 声明并初始化Lock对象
lock = threading.Lock()
# 创建两个线程并启动
thread1 = threading.Thread(target=worker, args=(lock, 1))
thread2 = threading.Thread(target=worker, args=(lock, 2))
thread1.start()
thread2.start()
运行以上代码,会发现两个线程先后获得锁,并且在释放锁之后,另一个线程才可以获得锁,避免了共享资源的竞争问题。
在使用Lock对象时需要注意到可重入问题,也就是说线程在持有某个锁时可以再次请求该锁而不会产生死锁。Python提供了RLock对象来解决这种可重入性问题。
和Lock对象类似,使用RLock对象也需要先声明并初始化。这里也需要先引入threading模块。
具体代码如下:
import threading
rlock = threading.RLock()
使用RLock对象加锁和解锁的方式和Lock对象相同,但是RLock对象具有可重入性,在同一个线程内可以加锁多次,每次加锁都必须释放相同次数的锁才能真正释放。具体使用方式示例如下:
import threading
import time
def worker(rlock, num):
# 加锁
rlock.acquire()
print("Worker", num, "acquired lock")
time.sleep(1)
# 再次加锁
rlock.acquire()
print("Worker", num, "acquired lock again")
time.sleep(1)
# 解锁
rlock.release()
print("Worker", num, "released lock")
# 再次解锁
rlock.release()
print("Worker", num, "released lock again")
# 声明并初始化RLock对象
rlock = threading.RLock()
# 创建两个线程并启动
thread1 = threading.Thread(target=worker, args=(rlock, 1))
thread2 = threading.Thread(target=worker, args=(rlock, 2))
thread1.start()
thread2.start()
运行以上代码,会发现两个线程先后获得锁,并且第一个线程两次加锁之后,再通过两次解锁才真正释放该锁。
Lock() 与 RLock()锁是Python多线程编程的重要工具,在正确使用它们的过程中可以有效避免线程间的互斥问题。在对共享资源进行访问时,应该正确加锁和解锁,并注意到RLock对象的可重入性问题。