Python多線程操作

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• 互斥鎖同步

每個線程互相獨立，相互之間沒有任何關係。現在假設這樣一個例子：有一個全域的計數num，每個線程擷取這個全域的計數，根據num進行一些處理，然後將num加1。很容易寫出這樣的代碼：

# encoding: UTF-8import threadingimport timeclass MyThread(threading.Thread):    def run(self):        global num        time.sleep(1)        num = num+1        msg = self.name+' set num to '+str(num)        print msgnum = 0def test():    for i in range(5):        t = MyThread()        t.start()if __name__ == '__main__':    test()

但是運行結果是不正確的：

Thread-5 set num to 2
Thread-3 set num to 3
Thread-2 set num to 5
Thread-1 set num to 5
Thread-4 set num to 4

問題產生的原因就是沒有控制多個線程對同一資源的訪問，對資料造成破壞，使得線程啟動並執行結果不可預期。這種現象稱為“線程不安全”。

互斥鎖同步

上面的例子引出了多線程編程的最常見問題：資料共用。當多個線程都修改某一個共用資料的時候，需要進行同步控制。

線程同步能夠保證多個安全執行緒訪問競爭資源，最簡單的同步機制是引入互斥鎖。互斥鎖為資源引入一個狀態：鎖定/非鎖定。某個線程要更改共用資料時，先將其鎖定，此時資源的狀態為“鎖定”，其他線程不能更改；直到該線程釋放資源，將資源的狀態變成“非鎖定”，其他的線程才能再次鎖定該資源。互斥鎖保證了每次只有一個線程進行寫入操作，從而保證了多線程情況下資料的正確性。

threading模組中定義了Lock類，可以方便的處理鎖定：

#建立鎖mutex = threading.Lock()#鎖定mutex.acquire([timeout])#釋放mutex.release()

其中，鎖定方法acquire可以有一個逾時時間的選擇性參數timeout。如果設定了timeout，則在逾時後通過傳回值可以判斷是否得到了鎖，從而可以進行一些其他的處理。

使用互斥鎖實現上面的例子的代碼如下：

import threadingimport timeclass MyThread(threading.Thread):    def run(self):        global num         time.sleep(1)        if mutex.acquire(1):              num = num+1            msg = self.name+' set num to '+str(num)            print msg            mutex.release()num = 0mutex = threading.Lock()def test():    for i in range(5):        t = MyThread()        t.start()if __name__ == '__main__':    test()

運行結果：

Thread-3 set num to 1
Thread-4 set num to 2
Thread-5 set num to 3
Thread-2 set num to 4
Thread-1 set num to 5

可以看到，加入互斥鎖後，運行結果與預期相符。