threading库：Python线程锁与释放锁
控制资源访问
前文提到threading库在多线程时，对同一资源的访问容易导致破坏与丢失数据。为了保证安全的访问一个资源对象，我们需要创建锁。
示例如下：
import threading
import time
class AddThread(): def __init__(self, start=0): self.lock = threading.Lock() self.value = start def increment(self): print("Wait Lock") self.lock.acquire() try: print("Acquire Lock") self.value += 1 print(self.value) finally: self.lock.release()
def worker(a): time.sleep(1) a.increment()
addThread = AddThread()
for i in range(3): t = threading.Thread(target=worker, args=(addThread,)) t.start()
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
运行之后，效果如下：
acquire()会通过锁进行阻塞其他线程执行中间段，release()释放锁，可以看到，基本都是获得锁之后才执行。避免了多个线程同时改变其资源对象，不会造成混乱。
判断是否有另一个线程请求锁
要确定是否有另一个线程请求锁而不影响当前的线程，可以设置acquire()的参数blocking=False。
示例如下：
import threading
import time
def worker2(lock): print("worker2 Wait Lock") while True: lock.acquire() try: print("Holding") time.sleep(0.5) finally: print("not Holding") lock.release() time.sleep(0.5)
def worker1(lock): print("worker1 Wait Lock") num_acquire = 0 value = 0 while num_acquire < 3: time.sleep(0.5) have_it = lock.acquire(blocking=False) try: value += 1 print(value) print("Acquire Lock") if have_it: num_acquire += 1 finally: print("release Lock") if have_it: lock.release()
lock = threading.Lock()
word2Thread = threading.Thread( target=worker2, name='work2', args=(lock,)
)
word2Thread.start()
word1Thread = threading.Thread( target=worker1, name='work1', args=(lock,)
)
word1Thread.start()
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
- 34
- 35
- 36
- 37
- 38
- 39
- 40
- 41
- 42
- 43
- 44
- 45
- 46
运行之后，效果如下：
这里，我们需要迭代很多次，work1才能获取3次锁。但是尝试了很8次。
with lock
前文，我们通过lock.acquire()与lock.release()实现了锁的获取与释放，但其实我们Python还给我们提供了一个更简单的语法，通过with lock来获取与释放锁。
示例如下：
import threading
import time
class AddThread(): def __init__(self, start=0): self.lock = threading.Lock() self.value = start def increment(self): print("Wait Lock") with self.lock: print("lock acquire") self.value += 1 print(self.value) print("lock release")
def worker(a): time.sleep(1) a.increment()
addThread = AddThread()
for i in range(3): t = threading.Thread(target=worker, args=(addThread,)) t.start()
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
这里，我们只是将最上面的例子改变了一下。效果如下：
需要注意的是，正常的Lock对象不能请求多次，即使是由同一个线程请求也不例外。如果同一个调用链中的多个函数访问一个锁，则会发生意外。如果期望在同一个线程的不同代码需要重新获得锁，那么这种情况下使用RLock。
同步线程
Condition
在实际的操作中，我们还可以使用Condition对象来同步线程。由于Condition使用了一个Lock，所以它可以绑定到一个共享资源，允许多个线程等待资源的更新。
示例如下：
import threading
import time
def consumer(cond): print("waitCon") with cond: cond.wait() print('获取更新的资源')
def producer(cond): print("worker") with cond: print('更新资源') cond.notifyAll()
cond = threading.Condition()
t1 = threading.Thread(name='t1', target=consumer, args=(cond,))
t2 = threading.Thread(name='t2', target=consumer, args=(cond,))
t3 = threading.Thread(name='t3', target=producer, args=(cond,))
t1.start()
time.sleep(0.2)
t2.start()
time.sleep(0.2)
t3.start()
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
运行之后，效果如下：
这里，我们通过producer线程处理完成之后调用notifyAll()，consumer等线程等到了它的更新，可以类比为观察者模式。这里是，当一个线程用完资源之后时,则会自动通知依赖它的所有线程。
屏障（barrier）
屏障是另一种线程的同步机制。barrier会建立一个控制点，所有参与的线程会在这里阻塞，直到所有这些参与方都到达这一点。采用这种方法，线程可以单独启动然后暂停，直到所有线程都准备好了才可以继续。
示例如下：
import threading
import time
def worker(barrier): print(threading.current_thread().getName(), "worker") worker_id = barrier.wait() print(threading.current_thread().getName(), worker_id)
threads = []
barrier = threading.Barrier(3)
for i in range(3): threads.append( threading.Thread( name="t" + str(i), target=worker, args=(barrier,) ) )
for t in threads: print(t.name, 'starting') t.start() time.sleep(0.1)
for t in threads: t.join()
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
运行之后，效果如下：
从控制台的输出会发发现，barrier.wait()会阻塞线程，直到所有线程被创建后，才同时释放越过这个控制点继续执行。wait()的返回值指示了释放的参与线程数，可以用来限制一些线程做清理资源等动作。
当然屏障Barrier还有一个abort()方法，该方法可以使所有等待线程接收一个BroKenBarrierError。如果线程在wait()上被阻塞而停止处理，会产生这个异常，通过except可以完成清理工作。
有限资源的并发访问
除了多线程可能访问同一个资源之外，有时候为了性能，我们也会限制多线程访问同一个资源的数量。例如，线程池支持同时连接，但数据可能是固定的，或者一个网络APP提供的并发下载数支持固定数目。这些连接就可以使用Semaphore来管理。
示例如下：
import threading
import time
class WorkerThread(threading.Thread): def __init__(self): super(WorkerThread, self).__init__() self.lock = threading.Lock() self.value = 0 def increment(self): with self.lock: self.value += 1 print(self.value)
def worker(s, pool): with s: print(threading.current_thread().getName()) pool.increment() time.sleep(1) pool.increment()
pool = WorkerThread()
s = threading.Semaphore(2)
for i in range(5): t = threading.Thread( name="t" + str(i), target=worker, args=(s, pool,) ) t.start()
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 29
- 30
运行之后，效果如下：
从图片虽然能看所有输出，但无法看到其停顿的事件。读者自己运行会发现，每次顶多只有两个线程在工作，是因为我们设置了threading.Semaphore(2)。
隐藏资源
在实际的项目中，有些资源需要锁定以便于多个线程使用，而另外一些资源则需要保护，以使它们对并非使这些资源的所有者的线程隐藏。
local()函数会创建一个对象，它能够隐藏值，使其在不同的线程中无法被看到。示例如下：
import threading
import random
def show_data(data): try: result = data.value except AttributeError: print(threading.current_thread().getName(), "No value") else: print(threading.current_thread().getName(), "value=", result)
def worker(data): show_data(data) data.value = random.randint(1, 100) show_data(data)
local_data = threading.local()
show_data(local_data)
local_data.value = 1000
show_data(local_data)
for i in range(2): t = threading.Thread( name="t" + str(i), target=worker, args=(local_data,) ) t.start()
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
运行之后，效果如下：
这里local_data.value对所有线程都不可见，除非在某个线程中设置了这个属性，这个线程才能看到它。
文章来源: liyuanjinglyj.blog.csdn.net，作者：李元静，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：liyuanjinglyj.blog.csdn.net/article/details/116665247
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论（0）