python3-线程-锁_使用互斥锁完成3个线程对同一个全局变量各进行100次加1操作。

19 阅读2分钟

1、基本使用

使用threading模块

创建多线程任务

#coding=utf-8
import threading
import time

def saySorry():
    print("今晚打老虎?")
    time.sleep(1)

if __name__ == "\_\_main\_\_":
    for i in range(5):
        t = threading.Thread(target=saySorry)
        t.start() #启动线程,即让线程开始执行

总结:

  1. 可以明显看出使用了多线程并发的操作,花费时间要短很多
  2. 当调用start()时,才会真正的创建线程,并且开始执行
主线程会等待所有的子线程结束后才结束
#coding=utf-8
import threading
from time import sleep,ctime

def sing():
    for i in range(3):
        print("正在唱歌...%d"%i)
        sleep(1)

def dance():
    for i in range(3):
        print("正在跳舞...%d"%i)
        sleep(1)

if __name__ == '\_\_main\_\_':
    print('---开始---:%s'%ctime())

    t1 = threading.Thread(target=sing)
    t2 = threading.Thread(target=dance)

    t1.start()
    t2.start()

    #sleep(5) # 屏蔽此行代码,试试看,程序是否会立马结束?
    print('---结束---:%s'%ctime())

查看线程数量
#coding=utf-8
import threading
from time import sleep,ctime

def sing():
    for i in range(3):
        print("正在唱歌...%d"%i)
        sleep(1)

def dance():
    for i in range(3):
        print("正在跳舞...%d"%i)
        sleep(1)

if __name__ == '\_\_main\_\_':
    print('---开始---:%s'%ctime())

    t1 = threading.Thread(target=sing)
    t2 = threading.Thread(target=dance)

    t1.start()
    t2.start()

    while True:
        length = len(threading.enumerate())
        print('当前运行的线程数为:%d'%length)
        if length<=1:
            break

        sleep(0.5)

2、多线程-共享全局变量

from threading import Thread
import time

g_num = 100

def work1():
    global g_num
    for i in range(3):
        g_num += 1

    print("----in work1, g\_num is %d---"%g_num)


def work2():
    global g_num
    print("----in work2, g\_num is %d---"%g_num)


print("---线程创建之前g\_num is %d---"%g_num)

t1 = Thread(target=work1)
t1.start()

#延时一会,保证t1线程中的事情做完
time.sleep(1)

t2 = Thread(target=work2)
t2.start()

运行结果:

---线程创建之前g_num is 100---
----in work1, g_num is 103---
----in work2, g_num is 103---

列表当做实参传递到线程中
from threading import Thread
import time

def work1(nums):
    nums.append(44)
    print("----in work1---",nums)


def work2(nums):
    #延时一会,保证t1线程中的事情做完
    time.sleep(1)
    print("----in work2---",nums)

g_nums = [11,22,33]

t1 = Thread(target=work1, args=(g_nums,))
t1.start()

t2 = Thread(target=work2, args=(g_nums,))
t2.start()

运行结果:

----in work1--- [11, 22, 33, 44]
----in work2--- [11, 22, 33, 44]

总结:

  1. 在一个进程内的所有线程共享全局变量,很方便在多个线程间共享数据
  2. 缺点就是,线程是对全局变量随意遂改可能造成多线程之间对全局变量的混乱(即线程非安全)

3、互斥锁

当多个线程几乎同时修改某一个共享数据的时候,需要进行同步控制
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()

# 释放
mutex.release()

注意:

最后

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