Python并发编程：锁机制的理解与实例应用问题

原创朱雀 2025-02-13 07:42 1阅读 0赞

在Python的并发编程中，锁是一种同步原语，用于保护共享资源（如变量、列表等）不被多个线程同时访问修改。

理解锁机制主要包括以下几个方面：

1. **独占锁**：也称为互斥锁（mutex），一次只有一个线程能持有锁并执行相关操作。释放锁的方式通常是在完成任务后调用`lock.release()`。

2. **共享锁**：也称为读写锁（read_write_lock）或者读锁（read_lock）。它可以允许多个线程同时持有读锁，但不能拥有写锁。当一个线程需要变为写锁的持有者时，它必须先释放所有的读锁。例如：

```python
import threading

class Counter:
    def __init__(self):
        self.count = 0
        self.lock = threading.Lock()

def increment(self):
        with self.lock:
            self.count += 1
            print(f"Count incremented to {self.count})")
        return self.count

counter = Counter()
threads = []

# 创建读锁线程
for _ in range(5):
    t = threading.Thread(target=counter.increment, name="Read Thread"))
    threads.append(t)
    t.start()

# 等待所有读锁线程完成
for t in threads:
    t.join()

# 创建写锁线程（假设没有当前持有写锁的线程）
t2 = threading.Thread(target=counter.increment, name="Write Thread"))
threads.append(t2)
t2.start()

# 这将导致错误，因为另一个线程正在持有写锁
# counter.increment()  # 将抛出异常

```
在上述代码中，我们创建了一个共享资源（Counter类的count变量），并使用读锁（read_lock）和写锁（write_lock）来控制对共享资源的访问。

当你遇到并发编程问题时，可以尝试简化锁的使用场景，或者查阅Python官方文档或相关教程获取更深入的理解。

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