python 線程鎖

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　　資源總是有限的，程式運行如果對同一個對象進行操作，則有可能造成資源的爭用，甚至導致死結，或者導致讀寫混亂，python中提供線程鎖對線程的調用進行控制

　　鎖提供如下方法： 

　　　　1.Lock.acquire([blocking]) 

　　　　2.Lock.release()  把

　　　　3.threading.Lock() 載入線程的鎖對象，是一個基本的鎖對象，一次只能一個鎖定，其餘鎖請求，需等待鎖釋放後才能擷取

　　　　4.threading.RLock() 多重鎖，在同一線程中可用被多次acquire。如果使用RLock，那麼acquire和release必須成對出現， 

調用了n次acquire鎖請求，則必須調用n次的release才能線上程中釋放鎖對象

　　　　lock執行個體

import  threading   import  time         counter = 0 counter_lock = threading.Lock() #只是定義一個鎖,可以定義多個鎖，需要的時候，任意一個鎖可以鎖定資源counter_lock2 = threading.Lock()  counter_lock3 = threading.Lock()    #可以使用上邊三個鎖的任何一個來鎖定資源     class  MyTestThread(threading.Thread):#使用類定義thread，繼承threading.Thread      def  __init__(self,name):           threading.Thread.__init__(self)           self.name = "Thread-" + str(name)      def run(self):   #重寫run函數，run函數必須實現          global counter,counter_lock #定義全域變數          time.sleep(1);   #通過線程掛起，查看是否會出現資源紊亂         if counter_lock.acquire(): #當需要獨佔counter資源時，必須先鎖定，這個鎖可以是任意的一個鎖，可以使用上邊定義的3個鎖中的任意一個             counter += 1                print "I am %s, set counter:%s"  % (self.name,counter)               counter_lock.release() #使用完counter資源必須要將這個鎖開啟，讓其他線程使用 ，lock與release必須成對出現               if  __name__ ==  "__main__":       for i in range(1,101):           my_thread = MyThread(i)         my_thread.start()

　　通過先建立一個lock鎖，線上程的run（）方法中，使用lock鎖定全域變數，這時候使得此全域變數只會被當前線程使用和修改，不會出現多個線程同時修改一個變數的情況，在該線程運行完成之後，release釋放同步鎖，使得其他的線程可以競爭該全域變數，從而保證了全域變數的安全性。

 

 

　　　在threading模組中還有一個RLOCK類，稱之為可重新進入鎖。該鎖對象內部維護著一個Lock和一個counter對象。counter對象記錄了acquire的次數，使得資源可以被多次require。最後，當所有RLock被release後，其他線程才能擷取資源。在同一個線程中，RLock.acquire可以被多次調用，利用該特性，可以解決部分死結問題。

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