本文研究的主要是Python使用锁访问共享变量，具体介绍和实现如下。
python 做多线程编程时，多个线程若同时访问某个变量，可能会对变量数据造成破坏，pyhon中的threading模块提供了lock对象，lock中的acquire方法用于获取一个锁，而release用于释放一个锁。当一个线程取得锁时，它变获得了共享变量的访问权，此时进入阻塞状态，若其它线程申请访问这个变量，则必须等到这个线程调用release方法释放这个锁。下面是python中使用锁的实例：
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | #!/usr/bin/env python Stream Vera Sans Mono', 'Courier New', Courier, monospace !important; float: none !important; border-top-width: 0px !important; border-bottom-width: 0px !important; height: auto !important; color: rgb(0, 102, 153) !important; vertical-align: baseline !important; overflow: visible !important; top: auto !important; right: auto !important; font-weight: bold !important; left: auto !important; background-image: initial; background-attachment: initial; background-size: initial; background-origin: initial; background-clip: initial; background-position: initial; background-repeat: initial;" class="py keyword">import threading,TIMe q=threading.Lock() #create a lock object def mythread(): global a q.acquire() #acquire the lock a=threading.currentThread().getName() print "a is modified by",a q.release() #release the lock for i in range(1,4): t=threading.Thread(target=mythread,name="Thread %d"%i) t.start() |
如果一个线程想多次获取资源访问权，在上面的程序中连续两次使用acquire() ,将会造成死锁现象，因为第一次申请到的资源还没有来得及释放，就进行了第二次申请。python中的threading模块提供了可重入锁RLock，RLock提供了计数器。一个线程申请到某个资源，计数器会加1，释放掉这个资源计数器会减1.这样，一个线程可以多次请求同一个资源，在所有请求都被释放后，其它线程才允许获取这个锁。上面的代码做简单修改，可得：
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 | #!/usr/bin/env python import threading,time q=threading.RLock() #create a lock object def mythread(): global a q.acquire() #acquire the lock a=threading.currentThread().getName() print "a is modified by",a q.acquire() a=threading.currentThread().getName() print "a is modified by %s the second time"% a q.release() q.release() #release the lock for i in range(1,4): t=threading.Thread(target=mythread,name="Thread %d"%i) t.start() |
总结
以上就是本文关于python使用锁访问共享变量实例解析的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题，如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!
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