python 方法加锁

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Python 方法加锁：保护共享资源的线程同步工具

在多线程编程中，保护共享资源是一个重要的问题。当多个线程同时访问共享资源时，可能会出现数据竞争的问题，导致程序的行为不可预测甚至崩溃。为了解决这个问题，Python提供了一种线程同步工具——锁（Lock），通过对共享资源进行加锁和解锁操作，确保同一时间只有一个线程能够访问共享资源，从而避免竞争条件。

什么是锁？

锁是一种线程同步的工具，用于控制对共享资源的访问。在Python中，锁是通过threading模块提供的Lock类来实现的。一个锁对象可以处于锁定（locked）或非锁定（unlocked）的状态。当一个线程获取到锁并对共享资源进行访问时，锁处于锁定状态，其他线程尝试获取该锁时将被阻塞，直到该锁被解锁。当一个线程释放锁时，其他线程将有机会获取到锁，并继续执行。

使用锁保护共享资源

下面是一个简单的例子，演示了如何使用锁来保护共享资源：

import threading

# 共享资源
count = 0

# 创建一个锁对象
lock = threading.Lock()

# 线程函数
def increment():
    global count
    # 获取锁
    lock.acquire()
    try:
        # 对共享资源进行操作
        count += 1
    finally:
        # 释放锁
        lock.release()

# 创建多个线程
threads = [threading.Thread(target=increment) for _ in range(100)]

# 启动线程
for thread in threads:
    thread.start()

# 等待所有线程执行完毕
for thread in threads:
    thread.join()

print("count:", count)

在上面的代码中，我们创建了一个全局变量count作为共享资源，并创建了一个Lock对象lock。在线程函数increment中，我们首先调用lock.acquire()方法获取锁，然后对共享资源count进行操作，最后调用lock.release()方法释放锁。这样通过加锁和解锁操作，确保了同一时间只有一个线程能够对count进行操作，避免了竞争条件。

锁的特性

锁具有以下特性：

互斥性：同一时间只有一个线程能够持有锁，并对共享资源进行访问。其他线程尝试获取锁时将被阻塞，直到锁被释放。
非递归性：一个线程不能多次获取同一个锁，否则会造成死锁。
公平性：默认情况下，锁的获取是非公平的，即没有特定的优先级顺序，所有线程竞争锁时的顺序是不确定的。可以通过传入True参数创建一个公平的锁，按照线程获取锁的顺序进行分配。
可重入性：一个线程可以多次获取同一个锁，但是需要相同次数的解锁操作才能完全释放锁。