這篇文章主要為大家詳細介紹了python線程中同步鎖的相關資料，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

在使用多線程的應用下，如何保證線程安全，以及線程之間的同步，或者訪問共享變量等問題是十分棘手的問題，也是使用多線程下面臨的問題，如果處理不好，會帶來較嚴重的后果，使用python多線程中提供Lock Rlock Semaphore Event Condition 用來保證線程之間的同步，后者保證訪問共享變量的互斥問題

Lock & RLock:互斥鎖 用來保證多線程訪問共享變量的問題

Semaphore對象：Lock互斥鎖的加強版，可以被多個線程同時擁有，而Lock只能被某一個線程同時擁有。

Event對象: 它是線程間通信的方式，相當于信號，一個線程可以給另外一個線程發送信號后讓其執行操作。

Condition對象：其可以在某些事件觸發或者達到特定的條件后才處理數據

1、Lock(互斥鎖)

請求鎖定 — 進入鎖定池等待 — 獲取鎖 — 已鎖定 — 釋放鎖

Lock(指令鎖)是可用的最低級的同步指令。Lock處于鎖定狀態時，不被特定的線程擁有。Lock包含兩種狀態——鎖定和非鎖定，以及兩個基本的方法。

可以認為Lock有一個鎖定池，當線程請求鎖定時，將線程至于池中，直到獲得鎖定后出池。池中的線程處于狀態圖中的同步阻塞狀態。

構造方法：

Lock()

實例方法：

acquire([timeout]): 使線程進入同步阻塞狀態，嘗試獲得鎖定。

release(): 釋放鎖。使用前線程必須已獲得鎖定，否則將拋出異常。

if mutex.acquire():

counter += 1

print "I am %s, set counter:%s" % (self.name, counter)

mutex.release()

2、RLock(可重入鎖)

RLock(可重入鎖)是一個可以被同一個線程請求多次的同步指令。RLock使用了“擁有的線程”和“遞歸等級”的概念，處于鎖定狀態時，RLock被某個線程擁有。擁有RLock的線程可以再次調用acquire()，釋放鎖時需要調用release()相同次數。

可以認為RLock包含一個鎖定池和一個初始值為0的計數器，每次成功調用 acquire()/release()，計數器將+1/-1，為0時鎖處于未鎖定狀態。

構造方法：

RLock()

實例方法：

acquire([timeout])/release(): 跟Lock差不多。

3、Semaphore(共享對象訪問)

咱們再聊聊Semaphore ，說實話Semaphore是我最晚使用的同步鎖，以前類似的實現，是我用Rlock實現的，相對來說有些繞，畢竟Rlock 是需要成對的鎖定和開鎖的》。。。

Semaphore管理一個內置的計數器，

每當調用acquire()時內置計數器-1；

調用release() 時內置計數器+1；

計數器不能小于0；當計數器為0時，acquire()將阻塞線程直到其他線程調用release()。

直接上代碼，我們把semaphore控制為3，也就是說，同時有3個線程可以用這個鎖，剩下的線程也之只能是阻塞等待了…

#coding:utf-8

#blog xiaorui.cc

import time

import threading

semaphore = threading.Semaphore(3)

def func():

if semaphore.acquire():

for i in range(3):

time.sleep(1)

print (threading.currentThread().getName() + '獲取鎖')

semaphore.release()

print (threading.currentThread().getName() + ' 釋放鎖')

for i in range(5):

t1 = threading.Thread(target=func)

t1.start()

4、Event(線程間通信)

Event內部包含了一個標志位，初始的時候為false。

可以使用使用set()來將其設置為true；

或者使用clear()將其從新設置為false；

可以使用is_set()來檢查標志位的狀態；

另一個最重要的函數就是wait(timeout=None)，用來阻塞當前線程，直到event的內部標志位被設置為true或者timeout超時。如果內部標志位為true則wait()函數理解返回。

import threading

import time

class MyThread(threading.Thread):

def __init__(self, signal):

threading.Thread.__init__(self)

self.singal = signal

def run(self):

print "I am %s,I will sleep ..."%self.name

self.singal.wait()

print "I am %s, I awake..." %self.name

if __name__ == "__main__":

singal = threading.Event()

for t in range(0, 3):

thread = MyThread(singal)

thread.start()

print "main thread sleep 3 seconds... "

time.sleep(3)

singal.set()

5、Condition(線程同步)

可以把Condition理解為一把高級的瑣，它提供了比Lock, RLock更高級的功能，允許我們能夠控制復雜的線程同步問題。threadiong.Condition在內部維護一個瑣對象(默認是RLock)，可以在創建Condigtion對象的時候把瑣對象作為參數傳入。Condition也提供了acquire, release方法，其含義與瑣的acquire, release方法一致，其實它只是簡單的調用內部瑣對象的對應的方法而已。Condition還提供了如下方法(特別要注意：這些方法只有在占用瑣(acquire)之后才能調用，否則將會報RuntimeError異常。)：

Condition.wait([timeout]):

wait方法釋放內部所占用的瑣，同時線程被掛起，直至接收到通知被喚醒或超時(如果提供了timeout參數的話)。當線程被喚醒并重新占有瑣的時候，程序才會繼續執行下去。

Condition.notify():

喚醒一個掛起的線程(如果存在掛起的線程)。注意：notify()方法不會釋放所占用的瑣。

Condition.notify_all()

Condition.notifyAll()

喚醒所有掛起的線程(如果存在掛起的線程)。注意：這些方法不會釋放所占用的瑣。

對于Condition有個例子，大家可以觀摩下。

from threading import Thread, Condition

import time

import random

queue = []

MAX_NUM = 10

condition = Condition()

class ProducerThread(Thread):

def run(self):

nums = range(5)

global queue

while True:

condition.acquire()

if len(queue) == MAX_NUM:

print "Queue full, producer is waiting"

condition.wait()

print "Space in queue, Consumer notified the producer"

num = random.choice(nums)

queue.append(num)

print "Produced", num

condition.notify()

condition.release()

time.sleep(random.random())

class ConsumerThread(Thread):

def run(self):

global queue

while True:

condition.acquire()

if not queue:

print "Nothing in queue, consumer is waiting"

condition.wait()

print "Producer added something to queue and notified the consumer"

num = queue.pop(0)

print "Consumed", num

condition.notify()

condition.release()

time.sleep(random.random())

ProducerThread().start()

ConsumerThread().start()

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的同步锁 php,python线程中同步锁详解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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