python filelock_python多线程锁Lock和RLock

在Python多线程编程中，锁（Lock）和可重入锁（RLock）都是常用的同步机制，用于保护共享资源，防止多个线程同时访问导致数据错误。

Lock是一种最基本的锁，它将资源锁住，直到锁被释放。当一个线程获得锁时，其他线程必须等待该线程释放锁后才能获得锁。这种锁是不可重入的，即同一个线程不能重复获得同一把锁。

RLock是可重入锁，它允许一个线程多次获得同一把锁。当一个线程获得锁时，它可以再次获得这个锁而不会被阻塞。只有该线程释放锁的次数与获得锁的次数相等时，其他线程才能获得该锁。可重入锁在需要多次获得同一把锁的场景中很有用。

下面是使用Lock和RLock的示例代码：

import threading

# 创建一个Lock对象
lock = threading.Lock()

# 创建一个RLock对象
rlock = threading.RLock()

# 使用Lock保护共享资源
class Counter(object):
    def __init__(self):
        self.value = 0
    
    def increment(self):
        lock.acquire()
        try:
            self.value += 1
        finally:
            lock.release()
            
# 使用RLock保护共享资源
class ReentrantCounter(object):
    def __init__(self):
        self.value = 0
    
    def increment(self):
        rlock.acquire()
        try:
            self.value += 1
            # 再次获得锁
            rlock.acquire()
            try:
                self.value += 1
            finally:
                rlock.release()
        finally:
            rlock.release()

在上面的代码中，Counter类使用Lock保护value属性，而ReentrantCounter类使用RLock保护value属性。在increment方法中，Counter使用lock.acquire()和lock.release()获取和释放锁，在同一时间只允许一个线程访问value属性。而ReentrantCounter使用rlock.acquire()和rlock.release()获取和释放锁，并且在方法内部重复获得锁，这是RLock的特性。

需要注意的是，使用锁时要避免死锁的情况发生，即多个线程相互等待对方释放锁的情况。因此，在编写代码时要考虑好锁的获取和释放顺序，以避免死锁的发生。