多线程编程困惑：Python并发控制与锁机制案例

原创灰太狼 2025-02-26 18:30 73阅读 0赞

在Python中，多线程和锁机制是进行并发控制的重要手段。下面是一个简单的例子来理解这两种机制。

1. **无锁多线程示例（利用全局变量作为锁）**：

```python
import threading

# 全局变量，用于锁
lock = threading.Lock()

def worker(num):
    with lock:
        print(f"Worker {num} is processing..."))
        time.sleep(2)  # 模拟工作时间
        print(f"Worker {num} finished processing..."))

threads = []
for i in range(5):  # 创建5个工作线程
    thread = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
    threads.append(thread)
    
for thread in threads:
    thread.start()
    
# 等待所有工作完成
for thread in threads:
    thread.join()
```

在这个例子中，全局变量`lock`被用来作为锁。每个线程在执行`worker`函数时，会尝试获取到锁，如果获取成功，那么就可以安全地进行工作。

2. **使用Python内置锁（RLock）**：

Python的`threading.Lock`类已经默认是线程不安全的，而`threading.RLock`则是线程安全的。下面是一个例子：

```python
import threading

# 使用RLock作为锁
lock = threading.RLock()

def worker(num):
    with lock:
        print(f"Worker {num} is processing..."))
        time.sleep(2)  # 模拟工作时间
        print(f"Worker {num} finished processing..."))

threads = []
for i in range(5):  # 创建5个工作线程
    thread = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
    threads.append(thread)
    
for thread in threads:
    thread.start()
    
# 等待所有工作完成
for thread in threads:
    thread.join()
```

在这个例子中，我们使用了`threading.RLock`作为锁。由于`RLock`是线程安全的，所以在多线程环境下使用它是安全的。

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