线程释放_Python threading实现多线程 提高篇 线程同步，以及各种锁

在多线程编程中，线程同步是非常重要的。线程同步是指在多个线程并发访问共享资源时，为了避免出现数据不一致或其他问题，需要对线程的执行进行协调和控制。常见的线程同步方式包括锁、信号量、条件变量等。

在 Python 中，线程同步可以通过 threading 模块中的 Lock 类来实现。Lock 类提供了 acquire() 和 release() 方法，用于控制资源的访问。

使用 Lock 类的基本流程如下：

1. 创建 Lock 对象。
2. 在需要访问共享资源的代码块前调用 acquire() 方法获取锁，阻塞其他线程对该资源的访问。
3. 在访问共享资源的代码块后调用 release() 方法释放锁，允许其他线程对该资源的访问。

下面是一个使用 Lock 类实现线程同步的示例：

import threading

# 共享资源
count = 0

# 创建 Lock 对象
lock = threading.Lock()

def add():
    global count
    for i in range(100000):
        # 获取锁
        lock.acquire()
        count += 1
        # 释放锁
        lock.release()

def sub():
    global count
    for i in range(100000):
        # 获取锁
        lock.acquire()
        count -= 1
        # 释放锁
        lock.release()

# 创建两个线程
t1 = threading.Thread(target=add)
t2 = threading.Thread(target=sub)

# 启动线程
t1.start()
t2.start()

# 等待线程执行结束
t1.join()
t2.join()

print(count)

在上面的示例中，我们创建了一个共享资源 count，然后分别创建了两个线程对该资源进行加和减操作。在访问共享资源的代码块前，我们使用 acquire() 方法获取锁，阻塞其他线程对该资源的访问；在访问共享资源的代码块后，我们使用 release() 方法释放锁，允许其他线程对该资源的访问。

需要注意的是，获取锁和释放锁的代码必须成对出现，否则会出现死锁等问题。此外，在使用锁进行线程同步时，应尽量避免持锁时间过长，以免影响程序的性能。