Python threading中lock的使用詳解

2022-11-23 14:00:35

在多執行緒中使用lock可以讓多個執行緒在共用資源的時候不會“亂”，例如，建立多個執行緒，每個執行緒都往空列表l中新增一個數位並列印當前的列表l，如果不加鎖，就可能會這樣：

# encoding=utf8
import threading
import time
lock = threading.Lock()
l = []
 
def test1(n):
	lock.acquire()
	l.append(n)
	print l
	lock.release()
 
def test(n):
	l.append(n)
	print l
 
def main():
	for i in xrange(0, 10):
		th = threading.Thread(target=test, args=(i, ))
		th.start()
if __name__ == '__main__':
	main()

執行結果：

[0]
[0, 1]
[0, 1, 2]
[0, 1, 2, 3][
0, 1, 2, 3, 4]
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
[0, 1, 2, 3, 4[, 05, , 16, , 27, ]3
, 4, 5, 6[, 07, , 18, ]2
, 3, 4, [50, , 61, , 72, , 83, , 94],
5, 6, 7, 8, 9]

因為每個執行緒都在同時往l中新增一個數位（當前每個執行緒執行的是test函數），然後又可能在同時列印l，所以最後的結果看起來會有些“混亂”。

下面讓每個執行緒呼叫“test1”函數，看看結果如何：

[0]
[0, 1]
[0, 1, 2]
[0, 1, 2, 3]
[0, 1, 2, 3, 4]
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

現在看起來就好多了，因為test1中每次像l中新增數位並列印之前，都先加了一把“鎖”，這樣就可以保證每次只有一個執行緒可以往l中新增數位，而不是同時往l裡新增數位。

通過上面的結果比較可以知道，當多執行緒中需要“獨佔資源”的時候，要使用鎖來控制，防止多個執行緒同時佔用資源而出現其他異常。

使用鎖的時候就呼叫acquire()方法，以此告訴其他執行緒，我正在佔用該資源，你們要等會；待使用資源後需要釋放資源的時候就呼叫release()方法，告訴其他執行緒，我已經完成使用該資源了，其他人可以過來使用了。

python threading Lock

這篇文章主要是通過程式碼說明：

threading.Lock()不影響 multiprocessing
.threading.Lock()影響 threading.

程式碼如下：

import threading
import time
from multiprocessing import Pool
_lock = threading.Lock()
def small_func(value):
    """
    新增執行緒鎖
    :param value:
    :return:
    """
    print(value)
    with _lock:
        time.sleep(5)
    return value
def no_small_func(value):
    """
    沒有執行緒鎖
    :param value:
    :return:
    """
    print(value)
    # with _lock:
    time.sleep(5)
    return value
def main():
    """
    multiprocessing 是基於程序的，因此執行緒鎖對其不影響，
    :return:
    """
    st = time.time()
    p = Pool(processes=4)
    value = p.map(func=small_func, iterable=range(4))
    et = time.time()
    print(f"all use time: {et - st}")
    print(value)
def main2():
    """
    threading 受到 執行緒鎖 影響
    :return:
    """
    st = time.time()
    thread_list = []
    for temp_value in range(4):
        t = threading.Thread(target=small_func, args=(temp_value,))
        t.start()
        thread_list.append(t)

    for i in thread_list:
        i.join()

    et = time.time()
    print(f"all use time: {et - st}")
    # print(value)
def main3():
    st = time.time()
    thread_list = []
    res = []
    for temp_value in range(4):
        # 不加執行緒鎖就行了
        t = threading.Thread(target=no_small_func, args=(temp_value,))
        t.start()
        thread_list.append(t)

    for i in thread_list:
        v = i.join()
        res.append(v)

    et = time.time()
    print(f"all use time: {et - st}")
    print(res)
if __name__ == '__main__':
    # main()
    # main2()
    main3()

到此這篇關於Python threading中lock的使用的文章就介紹到這了,更多相關Python threading lock使用內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com！

Python threading中lock的使用詳解

python threading Lock

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