并发编程挑战：Python多线程与锁的问题案例

原创秒速五厘米 2025-01-09 18:24 40阅读 0赞

在Python的并发编程中，多线程和锁是两个重要的概念。下面我会提供一个实际问题案例，帮助理解如何使用它们。

案例：生产任务调度

假设我们有一个工厂，有多台机器（线程），需要执行不同的生产任务。每个任务都有特定的完成时间，并且不能同时进行。

在这个场景下，我们可以用Python的多线程和锁来解决：

1. **多线程**：创建多个线程来执行各自的任务。每个任务对应一个函数，这个函数在线程中运行。

2. **锁（Lock）**：当多线程访问同一资源时，我们需要一种机制防止数据竞争或意外修改。这就是锁的用途。

例如：

```python
import threading

# 生产任务列表
tasks = [
    {'name': '任务1', 'duration': 5},
    {'name': '任务2', 'duration': 3},
]

class WorkerThread(threading.Thread):
    def __init__(self, task_idx):
        super(WorkerThread, self).__init__()
        self.task_idx = task_idx
        self.task = tasks[task_idx]

def run(self):
        print(f"线程 {self.name} 开始任务：{self.task['name']}]"))
        start_time = time.time()
        # 根据任务的duration执行任务
        duration = self.task['duration']
        self.task['duration_executed'] = duration - (time.time() - start_time))
        print(f"线程 {self.name} 完成任务：{self.task['name']}}, 执行时长：{self.task['duration_executed']} seconds}")

# 创建多个工作线程
threads = []
for task_idx in range(len(tasks))):
    thread = WorkerThread(task_idx)
    thread.start()
    threads.append(thread)

# 等待所有线程完成
for thread in threads:
    thread.join()

print("所有任务都已执行完毕。")
```

通过这个案例，你可以看到如何使用Python的多线程和锁来解决并发编程中的问题。