对python多线程中互斥锁Threading.Lock的简单应用详解

今天小编就为大家分享一篇对python多线程中互斥锁Threading.Lock的简单应用详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

一、线程共享进程资源

每个线程互相独立，相互之间没有任何关系，但是在同一个进程中的资源，线程是共享的，如果不进行资源的合理分配，对数据造成破坏，使得线程运行的结果不可预期。这种现象称为“线程不安全”。

实例如下：

 #-*- coding: utf-8 -*- import threading import time def test_xc(): f = open("test.txt","a") f.write("test_dxc"+'\n') time.sleep(1) f.close() if __name__ == '__main__': for i in xrange(5): t = threading.Thread(target=test_xc) t.start()

结果展示：

python多线程中互斥锁Threading.Lock

二、互斥锁同步

线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源，最简单的同步机制是引入互斥锁。互斥锁为资源引入一个状态：锁定/非锁定。某个线程要更改共享数据时，先将其锁定，此时资源的状态为“锁定”，其他线程不能更改；直到该线程释放资源，将资源的状态变成“非锁定”，其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作，从而保证了多线程情况下数据的正确性。

threading模块中定义了Lock类，可以方便的处理锁定：

 #创建锁 mutex = threading.Lock() #锁定 mutex.acquire([timeout])#timeout是超时时间 #释放 mutex.release()

其中，锁定方法acquire可以有一个超时时间的可选参数timeout。如果设定了timeout，则在超时后通过返回值可以判断是否得到了锁，从而可以进行一些其他的处理。

三、使用线程锁

 #-*- coding: utf-8 -*- import threading import time def test_xc(): f = open("test.txt","a") f.write("test_dxc"+'\n') time.sleep(1) mutex.acquire()#取得锁 f.close() mutex.release()#释放锁 if __name__ == '__main__': mutex = threading.Lock()#创建锁 for i in xrange(5): t = threading.Thread(target=test_xc) t.start()

运行结果

python多线程中互斥锁Threading.Lock