Python中的多线程指南|S2（同步） _同步

本文讨论了线程同步的概念。多线程用Python编程语言编写。
线程之间的同步
线程同步被定义为一种机制, 可确保两个或多个并发线程不会同时执行某些特定的程序段, 即关键部分.

关键部分是指程序中访问共享资源的部分。

例如, 在下图中, 3个线程尝试同时访问共享资源或关键部分。

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并发访问共享资源可能导致比赛条件.

当两个或多个线程可以访问共享数据并且它们试图同时更改它们时, 就会发生竞争状态。结果, 变量的值可能是不可预测的, 并且取决于过程的上下文切换的时间而变化。

考虑下面的程序以了解竞争条件的概念：

import threading# global variable x x = 0def increment(): """ function to increment global variable x """ global x x + = 1def thread_task(): """ task for thread calls increment function 100000 times. """ for _ in range ( 100000 ): increment()def main_task(): global x # setting global variable x as 0 x = 0# creating threads t1 = threading.Thread(target = thread_task) t2 = threading.Thread(target = thread_task)# start threads t1.start() t2.start()# wait until threads finish their job t1.join() t2.join()if __name__ = = "__main__" : for i in range ( 10 ): main_task() print ( "Iteration {0}: x = {1}" . format (i, x))

输出如下：

Iteration 0: x = 175005Iteration 1: x = 200000Iteration 2: x = 200000Iteration 3: x = 169432Iteration 4: x = 153316Iteration 5: x = 200000Iteration 6: x = 167322Iteration 7: x = 200000Iteration 8: x = 169917Iteration 9: x = 153589

在上面的程序中：

两个线程t1和t2创建于主要任务函数和全局变量X设置为0。
每个线程都有一个目标函数thread_task在其中增量函数被称为100000次。
增量函数将增加全局变量X在每个通话中减1。

的预期最终价值X是200000但我们在10次迭代中得到的主要任务函数是一些不同的值。
这是由于线程同时访问共享变量而发生的X。价值的这种不可预测性X只不过是比赛条件.
下图显示了如何
比赛条件
发生在以上程序中：

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请注意,
X
上图中的是12, 但由于竞赛条件, 结果是11！
因此, 我们需要一个工具来在多个线程之间进行适当的同步。
使用锁
穿线模块提供了锁上课以应对比赛条件。锁是使用信号操作系统提供的对象。

信号量是一个同步对象, 它控制并行编程环境中多个进程/线程对公共资源的访问。它只是操作系统(或内核)存储中指定位置的值, 每个进程/线程都可以检查然后更改。取决于找到的值, 进程/线程可以使用该资源, 或者将发现该资源已在使用中, 并且必须等待一段时间才能重试。信号量可以是二进制的(0或1), 也可以具有其他值。通常, 使用信号量的进程/线程会检查该值, 然后(如果它使用了资源)则更改该值以反映该值, 以便后续的信号量用户将知道等待。

锁该类提供以下方法：

获取([阻止])：获取锁。锁可以是锁定的也可以是非锁定的。
- 在将阻塞参数设置为的情况下调用true(默认设置), 直到锁解锁后, 线程执行才会被阻止, 然后将锁设置为已锁定并返回true.
- 在将阻塞参数设置为的情况下调用false, 不会阻止线程执行。如果锁定已解锁, 则将其设置为锁定并返回true否则返回false立即。
发布() ：释放锁。
- 锁锁定后, 将其重置为解锁状态, 然后返回。如果其他任何线程被阻塞, 等待锁解锁, 则允许其中一个线程继续进行。
- 如果锁已解锁, 则线程错误被提出。

考虑下面给出的示例：

import threading# global variable x x = 0def increment(): """ function to increment global variable x """ global x x + = 1def thread_task(lock): """ task for thread calls increment function 100000 times. """ for _ in range ( 100000 ): lock.acquire() increment() lock.release()def main_task(): global x # setting global variable x as 0 x = 0# creating a lock lock = threading.Lock()# creating threads t1 = threading.Thread(target = thread_task, args = (lock, )) t2 = threading.Thread(target = thread_task, args = (lock, ))# start threads t1.start() t2.start()# wait until threads finish their job t1.join() t2.join()if __name__ = = "__main__" : for i in range ( 10 ): main_task() print ( "Iteration {0}: x = {1}" . format (i, x))

输出如下：

Iteration 0: x = 200000Iteration 1: x = 200000Iteration 2: x = 200000Iteration 3: x = 200000Iteration 4: x = 200000Iteration 5: x = 200000Iteration 6: x = 200000Iteration 7: x = 200000Iteration 8: x = 200000Iteration 9: x = 200000

让我们尝试逐步理解上面的代码：
首先,
锁
使用以下对象创建对象：