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Linux Python下的多線程同步機制

發布時間:2024-09-12 10:12:52 來源:億速云 閱讀:86 作者:小樊 欄目:編程語言

在 Linux 系統下的 Python 多線程同步機制主要依賴于 threading 模塊

  1. Lock(鎖):Lock 是最基本的同步機制,用于確保多個線程在訪問共享資源時不會發生沖突。當一個線程獲得鎖后,其他線程必須等待該線程釋放鎖才能繼續執行。可以使用 threading.Lock() 創建一個鎖對象。

示例代碼:

import threading

lock = threading.Lock()

def worker():
    lock.acquire()
    try:
        # 訪問共享資源
        pass
    finally:
        lock.release()

# 創建并啟動多個線程
threads = []
for _ in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker)
    threads.append(t)
    t.start()

# 等待所有線程完成
for t in threads:
    t.join()
  1. RLock(可重入鎖):RLock 是一個可重入的鎖,允許同一個線程多次獲取同一個鎖。這在遞歸函數或者需要多次訪問共享資源的場景中非常有用。可以使用 threading.RLock() 創建一個可重入鎖對象。

  2. Semaphore(信號量):Semaphore 用于控制對一定數量的資源的訪問。例如,可以使用 Semaphore 來限制同時運行的線程數量。可以使用 threading.Semaphore() 創建一個信號量對象。

  3. Condition(條件變量):Condition 允許線程等待某個條件成立。當一個線程調用 condition.wait() 時,該線程會釋放鎖并進入等待狀態。當另一個線程調用 condition.notify() 或 condition.notify_all() 時,等待的線程將被喚醒并重新嘗試獲取鎖。可以使用 threading.Condition() 創建一個條件變量對象。

  4. Event(事件):Event 是一種簡單的同步機制,允許一個線程通知其他線程某個事件已經發生。其他線程可以使用 event.wait() 方法等待事件發生。可以使用 threading.Event() 創建一個事件對象。

這些同步機制可以組合使用,以滿足不同的多線程同步需求。在實際應用中,請根據具體場景選擇合適的同步機制。

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