Python 執行緒互斥鎖 Lock - Python零基礎入門教程

目錄

• 一.前言
• 二.Python 執行緒共享全域變數
• 三.Python 執行緒互斥鎖
  • 1.創建互斥鎖
  • 2.鎖定資源/解鎖資源
• 四.Python 執行緒死鎖
• 五.重點總結
• 六.猜你喜歡

一.前言

在前一篇文章 Python 執行緒創建和傳參 中我們介紹了關于 Python 執行緒的一些簡單函式使用和執行緒的引數傳遞，使用多執行緒可以同時執行多個任務，提高開發效率，但是在實際開發中往往我們會碰到執行緒同步問題，假如有這樣一個場景：對全域變數累加 1000000 次，為了提高效率，我們可以使用多執行緒完成，示例代碼如下：

# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@Author:猿說編程
@Blog(個人博客地址): www.codersrc.com
@File:Python 執行緒互斥鎖 Lock.py
@Time:2021/04/22 08:00
@Motto:不積跬步無以至千里，不積小流無以成江海，程式人生的精彩需要堅持不懈地積累！

"""


# 匯入執行緒threading模塊
import threading

# 宣告全域變數
g_num = 0

def my_thread1():

    # 宣告全域變數
    global g_num
    # 回圈 1000000 次，每次累計加 1
    for i in range(0,1000000):
        g_num = g_num + 1

def my_thread2():

    # 宣告全域變數
    global g_num
    # 回圈 1000000 次，每次累計加 1
    for i in range(0,1000000):
        g_num = g_num + 1

def main(i):

    # 宣告全域變數
    global g_num
    # 初始化全域變數，初始值為 0
    g_num = 0
    # 創建兩個執行緒，對全域變數進行累計加 1
    t1 = threading.Thread(target=my_thread1)
    t2 = threading.Thread(target=my_thread2)

    # 啟動執行緒
    t1.start()
    t2.start()
    # 阻塞函式，等待執行緒結束
    t1.join()
    t2.join()
    # 獲取全域變數的值
    print("第%d次計算結果：%d "% (i,g_num))

if __name__ == "__main__":

    # 回圈4次，呼叫main函式，計算全域變數的值
    for i in range(1,5):
        main(i)


'''
輸出結果：

第1次計算結果：1262996
第2次計算結果：1661455
第3次計算結果：1300211
第4次計算結果：1563699
'''

what ? 這是什么操作？？看著代碼好像也沒問題，兩個執行緒，各自累加 1000000 次，不應該輸出是 2000000 次嗎？而且呼叫了 4 次 main 函式，每次輸出的結果還不同！！

二.Python 執行緒共享全域變數

分析下上面的代碼：兩個執行緒共享全域變數并執行 for 回圈 1000000 ，每次自動加 1 ，我們都知道兩個執行緒都是同時在運行，也就是說兩個執行緒同時在執行 g_num = g_num + 1 操作, 經過我們冷靜分析一波，貌似結果還是應該等于 2000000 ，對不對？

首先，我們將上面全域變數自動加 1 的代碼分為兩步：

第一步：g_num + 1
第二步：將 g_num + 1 的結果賦值給 g_num

由此可見，執行一個完整的自動加 1 程序需要兩步，然而執行緒卻是在同時運行，誰也不能保證執行緒 1 的第一步和第二步執行完成之后才執行執行緒 2 的第一步和第二步，執行的程序充滿隨機性，這就是導致每次計算結果不同的原因所在！

舉個簡單的例子：

假如當前 g_num 值是 100，當執行緒 1 執行第一步時，cpu 通過計算獲得結果 101，并準備把計算的結果 101 賦值給 g_num，然后再傳值的程序中，執行緒 2 突然開始執行了并且執行了第一步，此時 g_num 的值仍未 100，101 還在傳遞的程序中，還沒成功賦值，執行緒 2 獲得計算結果 101 ，并準備傳遞給 g_num ,經過一來一去這么一折騰，分明做了兩次加 1 操作，g_num 結果卻是 101 ，誤差就由此產生，往往回圈次數越多，產生的誤差就越大，?

三.Python 執行緒互斥鎖

為了避免上述問題，我們可以利用執行緒互斥鎖解決這個問題，那么互斥鎖到底是個什么原理呢？互斥鎖就好比排隊上廁所，一個坑位只能蹲一個人，只有占用坑位的人完事了，另外一個人才能上！

1.創建互斥鎖

匯入執行緒模塊，通過 threading.Lock 創建互斥鎖.

# 匯入執行緒threading模塊
import threading

# 創建互斥鎖
mutex = threading.Lock()

2.鎖定資源/解鎖資源

• **acquire **— 鎖定資源，此時資源是鎖定狀態，其他執行緒無法修改鎖定的資源，直到等待鎖定的資源釋放之后才能操作；
• release — 釋放資源，也稱為解鎖操作，對鎖定的資源解鎖，解鎖之后其他執行緒可以對資源正常操作;

以上面的代碼為列子：想得到正確的結果，可以直接利用互斥鎖在全域變數 加 1 之前 鎖定資源，然后在計算完成之后釋放資源，這樣就是一個完整的計算程序，至于應該是哪個執行緒先執行，無所謂，先到先得，憑本事說話….演示代碼如下：

# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@Author:猿說編程
@Blog(個人博客地址): www.codersrc.com
@File:Python 執行緒互斥鎖 Lock.py
@Time:2021/04/22 08:00
@Motto:不積跬步無以至千里，不積小流無以成江海，程式人生的精彩需要堅持不懈地積累！

"""


# 匯入執行緒threading模塊
import threading

# 宣告全域變數
g_num = 0
# 創建互斥鎖
mutex = threading.Lock()

def my_thread1():

    # 宣告全域變數
    global g_num
    # 回圈 1000000 次，每次累計加 1
    for i in range(0,1000000):
        # 鎖定資源
        mutex.acquire()
        g_num = g_num + 1
        # 解鎖資源
        mutex.release()

def my_thread2():

    # 宣告全域變數
    global g_num
    # 回圈 1000000 次，每次累計加 1
    for i in range(0,1000000):
        # 鎖定資源
        mutex.acquire()
        g_num = g_num + 1
        # 解鎖資源
        mutex.release()

def main(i):

    # 宣告全域變數
    global g_num
    # 初始化全域變數，初始值為 0
    g_num = 0
    # 創建兩個執行緒，對全域變數進行累計加 1
    t1 = threading.Thread(target=my_thread1)
    t2 = threading.Thread(target=my_thread2)

    # 啟動執行緒
    t1.start()
    t2.start()
    # 阻塞函式，等待執行緒結束
    t1.join()
    t2.join()
    # 獲取全域變數的值
    print("第%d次計算結果：%d "% (i,g_num))

if __name__ == "__main__":

    # 回圈4次，呼叫main函式，計算全域變數的值
    for i in range(1,5):
        main(i)

'''
輸出結果：

第1次計算結果：2000000
第2次計算結果：2000000
第3次計算結果：2000000
第4次計算結果：2000000
'''

由此可見，全域變數計算加上互斥鎖之后，不論執行多少次，計算結果都相同，注意：互斥鎖一旦鎖定之后要記得解鎖，否則資源會一直處于鎖定狀態；

四.Python 執行緒死鎖

1.單個互斥鎖的死鎖：acquire / release 是成對出現的，互斥鎖對資源鎖定之后就一定要解鎖，否則資源會一直處于鎖定狀態，其他執行緒無法修改；就好比上面的代碼，任何一個執行緒沒有釋放資源 release，程式就會一直處于阻塞狀態(在等待資源被釋放)，不信你可以試一試~

2.多個互斥鎖的死鎖：在同時操作多個互斥鎖的時候一定要格外小心，因為一不小心就容易進入死回圈，假如有這樣一個場景：boss 讓程式員一實作功能一的開發，讓程式員二實作功能二的開發，功能開發完成之后一起整合代碼！

# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@Author:猿說編程
@Blog(個人博客地址): www.codersrc.com
@File:Python 執行緒互斥鎖 Lock.py
@Time:2021/04/22 08:00
@Motto:不積跬步無以至千里，不積小流無以成江海，程式人生的精彩需要堅持不懈地積累！

"""


# 匯入執行緒threading模塊
import threading
# 匯入執行緒time模塊
import time


# 創建互斥鎖
mutex_one = threading.Lock()
mutex_two = threading.Lock()

def programmer_thread1():

    mutex_one.acquire()
    print("我是程式員1，module1開發正式開始，誰也別動我的代碼")
    time.sleep(2)

    # 此時會堵塞，因為這個mutex_two已經被執行緒programmer_thread2搶先上鎖了,等待解鎖
    mutex_two.acquire()
    print("等待程式員2通知我合并代碼")
    mutex_two.release()

    mutex_one.release()

def programmer_thread2():
    mutex_two.acquire()
    print("我是程式員2，module2開發正式開始，誰也別動我的代碼")
    time.sleep(2)

    # 此時會堵塞，因為這個mutex_one已經被執行緒programmer_thread1搶先上鎖了,等待解鎖
    mutex_one.acquire()
    print("等待程式員1通知我合并代碼")
    mutex_one.release()

    mutex_two.release()

def main():

    t1 = threading.Thread(target=programmer_thread1)
    t2 = threading.Thread(target=programmer_thread2)

    # 啟動執行緒
    t1.start()
    t2.start()
    # 阻塞函式，等待執行緒結束
    t1.join()
    t2.join()
    # 整合代碼結束
    print("整合代碼結束 ")

if __name__ == "__main__":

    main()

'''
輸出結果：

我是程式員1，module1開發正式開始，誰也別動我的代碼
我是程式員2，module2開發正式開始，誰也別動我的代碼
'''

分析下上面代碼：程式員 1 在等程式員 2 通知，程式員 2 在等程式員 1 通知，兩個執行緒都陷入阻塞中，因為兩個執行緒都在等待對方解鎖，這就是死鎖！所以在開發中對于死鎖的問題還是需要多多注意！

五.重點總結

• 1.執行緒與執行緒之間共享全域變數需要設定互斥鎖；
• 2.注意在互斥鎖操作中 **acquire / release **成對出現,避免造成死鎖；

六.猜你喜歡

1. Python for 回圈
2. Python 字串
3. Python 串列 list
4. Python 元組 tuple
5. Python 字典 dict
6. Python 條件推導式
7. Python 串列推導式
8. Python 字典推導式
9. Python 函式宣告和呼叫
10. Python 不定長引數 *argc/**kargcs
11. Python 匿名函式 lambda
12. Python return 邏輯判斷運算式
13. Python 字串/串列/元組/字典之間的相互轉換
14. Python 區域變數和全域變數
15. Python type 函式和 isinstance 函式區別
16. Python is 和 == 區別
17. Python 可變資料型別和不可變資料型別
18. Python 淺拷貝和深拷貝

未經允許不得轉載：猿說編程 ? Python 執行緒互斥鎖 Lock

本文由博客 - 猿說編程 猿說編程 發布！

標籤：Python

上一篇：Python 機器學習實戰 —— 監督學習（下）

下一篇：【請教】商品串列保存在json檔案中，如何在python中讀取檔案中并保存到字典中