关于python:理解Python中的线程同步

一、引言

在 Python 多线程编程中，咱们经常须要解决多个线程同时访问共享数据的状况。为了避免数据在多线程之间呈现抵触，咱们须要对线程进行同步。本文将具体介绍 Python 中的线程同步的几种罕用办法：锁（Lock），递归锁（RLock），条件变量（Condition），信号量（Semaphore），事件（Event），以及屏障（Barrier）。

二、锁（Lock）

Python 的 threading 模块提供了锁（Lock）作为最根本的线程同步机制。锁有两种状态，”locked” 和 ”unlocked”。当多个线程要访问共享数据时，它们必须先获取锁，拜访数据后再开释锁。只有一个线程能够获取锁，其余线程必须期待，直到锁被开释。

以下是一个应用锁的例子：

import threading

# 创立一个锁
lock = threading.Lock()

def worker():
    # 获取锁
    lock.acquire()
    try:
        # 访问共享数据
        print("Thread is working...")
    finally:
        # 开释锁
        lock.release()

# 创立两个线程
thread1 = threading.Thread(target=worker)
thread2 = threading.Thread(target=worker)

# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()

# 期待所有线程完结
thread1.join()
thread2.join()

在这个例子中，两个线程必须在访问共享数据之前获取锁。因而，它们不能同时访问共享数据，防止了数据抵触。

三、递归锁（RLock）

递归锁（RLock）是一种能够被同一个线程屡次获取的锁。它与一般锁的区别在于，如果一个线程曾经获取了一个递归锁，它能够再次获取这个锁，而不会导致线程阻塞。这在某些须要在同一个线程中屡次获取锁的状况下十分有用。

以下是一个应用递归锁的例子：

import threading

# 创立一个递归锁
rlock = threading.RLock()

def worker():
    # 获取锁
    rlock.acquire()
    try:
        # 再次获取锁
        rlock.acquire()
        try:
            # 访问共享数据
            print("Thread is working...")
        finally:
            # 第一次开释锁
            rlock.release()
    finally:
        # 第二次开释锁
        rlock.release()

# 创立两个线程
thread1 = threading.Thread(target=worker)
thread2 = threading.Thread(target=worker)

# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()

# 期待所有线程完结
thread1.join()
thread2.join()

在这个例子中，同一个线程能够屡次获取同一个递归锁。这是通过在每次获取锁时减少一个计数器，每次开释锁时缩小一个计数器来实现的。只有当计数器的值为零时，锁才会真正的被开释，这样其余线程才有可能获取到这个锁。

递归锁能够解决一些简单的锁需要，例如一个函数在递归调用时须要获取锁，或者一个线程须要在不同的函数中获取同一个锁。但请留神，尽管递归锁能够使得代码更加灵便，然而它也使得代码更难了解，更难保障线程同步的正确性，因而应尽量避免应用递归锁，除非的确有须要。

四、条件变量（Condition）

条件变量（Condition）是另一种罕用的线程同步机制，它容许一个或多个线程期待某个条件成立，而后才继续执行。条件变量通常与一个关联的锁一起应用，这个锁能够被多个线程共享。

以下是一个应用条件变量的例子：

import threading

# 创立一个条件变量
condition = threading.Condition()

def worker1():
    with condition:
        # 期待条件成立
        condition.wait()
        # 访问共享数据
        print("Worker 1 is working...")

def worker2():
    with condition:
        # 访问共享数据
        print("Worker 2 is working...")
        # 告诉其余线程条件曾经成立
        condition.notify()

# 创立两个线程
thread1 = threading.Thread(target=worker1)
thread2 = threading.Thread(target=worker2)

# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()

# 期待所有线程完结
thread1.join()
thread2.join()

在这个例子中，线程 1 必须期待线程 2 告诉条件成立后，能力继续执行。

五、信号量（Semaphore）

信号量（Semaphore）是一个更高级的线程同步机制，它保护了一个外部计数器，该计数器被 acquire() 调用减一，被 release() 调用加一。当计数器大于零时，acquire()不会阻塞。当线程调用 acquire() 并导致计数器为零时，线程将阻塞，直到其余线程调用release()。

以下是一个应用信号量的例子：

import threading

# 创立一个信号量
semaphore = threading.Semaphore(2)

def worker():
    # 获取信号量
    semaphore.acquire()
    try:
        # 访问共享数据
        print("Thread is working...")
    finally:
        # 开释信号量
        semaphore.release()

# 创立三个线程
thread1 = threading.Thread(target=worker)
thread2 = threading.Thread(target=worker)
thread3 = threading.Thread(target=worker)

# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()
thread3.start()

# 期待所有线程完结
thread1.join()
thread2.join()
thread3.join()

在这个例子中，咱们创立了一个值为 2 的信号量，这意味着最多只有两个线程能够同时访问共享数据。

以上就是 Python 中线程同步的几种次要办法，应用适当的线程同步机制能够确保你的多线程程序正确、平安地执行。