python并行同步锁

以下是Python中并行同步锁的介绍和演示：

在Python中，由于GIL（全局解释器锁）的存在，多线程并不能真正实现并行，只能实现并发。因此，在多线程编程中，需要使用同步锁来保证线程安全，避免出现数据竞争等问题。

Python中的同步锁有多种，其中最常用的是互斥锁（Mutex）。互斥锁保证了每次只有一个线程进入临界区（即共享资源的访问区），从而保证了多线程情况下数据的正确性。

下面是一个使用互斥锁的例子：

import threading

# 定义共享资源
count = 0

# 创建互斥锁
mutex = threading.Lock()

# 定义线程函数
def add():
    global count
    # 获取锁
    mutex.acquire()
    for i in range(100000):
        count += 1
    # 释放锁
    mutex.release()

# 创建两个线程并启动
t1 = threading.Thread(target=add)
t2 = threading.Thread(target=add)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()

# 输出结果
print(count) # 输出：200000

在上面的例子中，我们首先定义了一个共享资源count，并创建了一个互斥锁mutex。然后定义了一个线程函数add，该函数使用for循环向count中添加100000次。在循环前获取锁，在循环后释放锁，从而保证了多线程情况下count的正确性。最后创建两个线程并启动，等待两个线程执行完毕后输出count的值。