Python中锁Lock的类型举例详解

目录

• 前言
• 1. threading.Lock()（线程锁）
• 示例：多个线程访问共享变量
• threading.Lock() 工作机制
• 2. multiprocessing.Lock()（进程锁）
• 示例：多个进程访问共享资源
• multiprocessing.Lock() 工作机制
• 3. RLock()（可重入锁）
• 适用于递归调用或同一线程多次获取锁
• 4. Semaphore()（信号量）
• 5. Condition()（条件变量）
• 6. Event()（事件）
• 总结

前言

在 python 中，锁（Lock） 是 threading 和 multiprocessing 模块提供的同步机制，用于防止多个线程或进程同时访问共享资源，从而避免数据竞争和不一致问题。

1. threading.Lock()（线程锁）

用于在多线程环境下防止多个线程同时访问共享资源。

示例：多个线程访问共享变量

import threading
import time

counter = 0  # 共享变量
lock = threading.Lock()  # 创建锁

def worker(n):
    global counter
    with lock: 编程 # 获取锁
        local_counter = counter
        time.sleep(0.1)  # 模拟某些计算
        counter = local_counter + n
        print(f"Thread {threading.current_thread().name} updated counter to {counter}")

# 创建多个线程
threads = [threading.Thread(target=worker, args=(1,)) for _ in range(5)]

# 启动线程
for t in threads:
    t.start()

# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()

print(编程客栈"Final counter value:", counter)

threading.Lock() 工作机制

• lock.acquire(): 获取锁（如果锁已被占用，则阻塞）
• lock.release(): 释放锁（让其他线程可以获取）
• with lock:: 推荐的用法，with 语句确保锁在退出代码www.devze.com块时自动释放，即使发生异常。

2. multiprocessing.Lock()（进程锁）

用于多进程环境，防止多个进程同时访问共享资源。

示例：多个进程访问共享资源

import multiprocessing
import time

counter = multiprocessing.Value('i', 0)  # 共享变量
lock = multiprocessing.Lock()  # 进程锁

def worker(n):
    with lock:  # 获取锁
        local_counter = counter.value
        time.sleep(0.1)  # 模拟某些计算
        counter.value = local_counter + n
        print(f"Process {multiprocessing.current_process().name} updated counter to {counter.value}")

# 创建多个进程
processes = [multiprocessing.Process(target=worker, args=(1,)) for _ in range(5)]

# 启动进程
for p in processes:
    p.start()

# 等待所有进程完成
for p in processes:
    p.join()

print("Final counter value:", counter.value)

multiprocessing.Lock() 工作机制

• multiprocessing.Lock() 和 threading.Lock() 接口相同，但作用于进程间。
• with lock: 确保进程互斥访问共享资源，防止数据不一致问题。

3. RLock()（可重入锁）

适用于递归调用或同一线程多次获取锁

import threading

lock = threading.RLock()

def recursive_function(n):
    if n <= 0:
        return
    with lock:  # 允许同一线程多次获取锁
        print(f"Acquired lock in recursion level {n}")
        recursive_function(n - 1)

recursive_function(3)

普通 Lock 不能被同一线程多次 acquire()，但 RLock() 可以！

4. Semaphore()（信号量）

用于限制并发访问的线程/进程数量（例如：数据库连接池）。

import threading
import time

semaphore = threading.Semaphore(3)  # 最多允许 3 个线程同时运行

def worker(n):
    with semaphore:
        print(f"Thread {n} is running")
        time.sleep(2)
        print(f"Thread {n} finished")

threads = [threading.Thread(target=worker, args=(i,)) for i in range(6)]

for t in threads:
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

• 设定 Semaphore(3)，最多 3 个线程能同时进入。
• 常用于连接池、资源管理、并发限制等场景。

5. Condition()（条件变量）

用于线程间协调，例如一个线程需要等另一个线程完成某个操作后才能继续。

import thjavascriptreading

condition = threading.Condition()
shared_data = None

def consumer():
    global shared_data
    with condition:
        print("Consumer waiting...")
        condition.wait()  # 等待生产者通知
        print(f"Consumer received: {shared_data}")

def producer():
    global shared_data
    with condition:
        shared_data = "Data ready!"
        print("Producer produced data, notifying consumer...")
        condition.notify()  # 通知消费者

t1 = threading.Thread(target=consumer)
t2 = threading.Thread(target=producer)

t1.start()
t2.start()

t1.join()
t2.join()

使用 Condition() 解决“生产者-消费者”问题。

6. Event()（事件）

线程间的简单信号通知机制（相当于全局 flag）

import threading
import time

event = threading.Event()

def worker():
    print("Worker waiting for event...")
    event.wait()  # 等待事件被 set
    print("Worker received event signal!")

def set_event():
    time.sleep(3)
    event.set()  # 触发事件

threading.Thread(target=worker).start()
threading.Thread(target=set_event).start()

适用于：

• 线程间同步
• 控制多个线程的启动时机

总结

在多线程/多进程编程中，正确使用 锁 机制可以防止数据竞争、保持数据一致性，提高程序的可靠性和可维护性。

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