python多线程 加锁

在Python中，多线程是为了让程序可以同时执行多个任务，提高资源利用率。然而，由于Python的全局解释器锁（GIL）设计，同一时刻只有一个线程会在CPU上运行，所以多线程并不能实现真正的并行计算，但它仍然适用于IO密集型任务。

加锁（Locking）则是解决多线程并发控制的问题。Python提供了一些内置的同步机制，如`threading.Lock`或`queue Lock`，它们用于保护共享资源免受竞态条件的影响。当一个线程获得锁之后，其他线程需要等待锁释放才能继续执行，这就保证了数据的一致性和安全性。例如：

import threading

lock = threading.Lock()

def thread_function():
    lock.acquire()  # 获取锁
    try:
        # 危险操作（如修改共享变量）
        shared_variable = 0
        shared_variable += 1
    finally:
        lock.release()  # 无论是否异常都一定要释放锁

threads = [threading.Thread(target=thread_function) for _ in range(5)]
for t in threads:
    t.start()
for t in threads:
    t.join()

在这个例子中，多个线程通过`acquire()`获取锁，然后更新共享变量，最后`release()`释放锁。如果没有锁定，可能会导致数据错误。