Python中的锁对象——线程同步

在多线程中，当多个线程同时处理一个共享资源(如文件)时(向文件中读写数据)，为了避免并发修改错误(多个线程访问同一资源导致数据不一致)，使用了某种锁定机制，当一个线程访问一个资源时，它会锁定该资源，直到它释放该锁定，其他线程都不能访问同一资源。

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锁对象:Python 多线程

在 Python 的threading模块中，为了高效多线程，使用了一个原语锁。这个锁帮助我们同步两个或多个线程。锁类可能提供了 Python 中最简单的同步原语。

原始锁可以有两种状态:锁定或解锁，并且最初是在我们初始化 lock 对象时在解锁状态下创建的。它有两种基本方法，acquire()和release()。

以下是创建锁对象的基本语法:

import threading

threading.Lock()

锁对象使用两种方法，它们是:

acquire(blocking=True, timeout=-1)方法

此方法用于获取锁。当它在没有参数的情况下被调用时，它会一直阻塞，直到锁被解锁。

该方法可以采用 2 个可选参数，它们是:

1. 阻塞标志，如果该锁已经被某个其他线程获得，则该标志如果作为False发送，将不会阻塞该线程，并将作为结果返回False。如果您将该阻塞标志的值提供为True，那么如果其他线程持有锁，调用线程将被阻塞，一旦锁被释放，那么您的线程将获得锁并返回True。
2. timeout 参数用于提供一个正浮点值，该值指定如果其他线程正在持有锁，调用线程将被阻塞的秒数。默认值为 -1 表示如果线程不能立即获得锁，它将被无限期阻塞。

release()方法

它用于释放获取的锁。如果锁被锁定，这个方法会将其重置为解锁状态，然后返回。此外，该方法可以从任何线程调用。

当调用此方法时，已经等待获取锁的线程中的一个被允许持有锁。

此外，如果在未锁定的锁上调用它，它会抛出RuntimeError。

是时候举个例子了！

下面我们有一个简单的 python 程序，其中我们有一个类SharedCounter，它将作为线程之间的共享资源。

我们有一个task方法，我们称之为increment()方法。由于多个线程将访问同一个计数器并增加其值，因此存在并发修改的可能性，这可能导致counter的值不一致。

请始终从上面的代码中获取:

1. 当一个线程使用acquire()方法获取锁，然后访问一个资源时，如果在访问资源的过程中出现了一些错误，会怎么样？在这种情况下，没有其他线程能够访问该资源，因此我们必须访问try块内的资源。在finally区块内部，我们可以调用release()方法来重新锁定。
2. 尝试注释第 13 行和第 19 行的代码，并尝试多次运行代码，有时您会看到代码会给出正确的输出，但有时您会看到不正确的counter值。

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