多线程同步问题：Python并发编程案例

原创待我称王封你为后i 2024-12-31 21:09 50阅读 0赞

在Python中，多线程同步是一个关键概念，用于保证多个线程在访问共享资源时不会出现冲突。以下是一些Python并发编程的常见案例：

1. **锁**（Lock）：
```python
import threading

# 共享资源
resource = []

# 锁对象
lock = threading.Lock()

def thread_function(index):
    global resource
    lock.acquire()
    try:
        # 临时代理操作共享资源
        resource[index] = "Value for index %d" % index
    finally:
        lock.release()

threads = []
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=thread_function, args=(i,)))
    threads.append(t)
    t.start()

# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()
```
在这个例子中，我们创建了5个线程，每个线程都对共享资源进行操作。通过`Lock`对象确保在任何时候只有一个线程能够访问`resource`。

2. **条件变量**（Condition）：
```python
import threading

# 共享资源
resource = 0

def thread_function(index, condition):
    global resource
    while not condition():
        # 等待条件满足
        time.sleep(1)
    lock.acquire()
    try:
        resource += index
    finally:
        lock.release()

threads = []
condition = threading.Condition()
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=thread_function, args=(i, condition),))
    threads.append(t)
    t.start()

# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()
```
在这个例子中，我们创建了5个线程，每个线程都通过`Condition`对象等待某个条件满足。这样可以确保在正确时机进行操作。

以上就是Python多线程同步的一些常见案例，实际上还有很多其他方式，如使用队列、事件等。