import threading import time num = 0 lock = threading.Lock() def increment(): global num lock.acquire() # 获取锁 num += 1 lock.release() # 释放锁 threads = [] for i in range(10000): t = threading.Thread(target=increment) threads.append(t) t.start() end = time.time() print(end - start) for t in threads: t.join() 哪里有错
时间: 2024-03-21 16:39:29 浏览: 31
代码中缺少了变量 start 的定义,应该在创建线程之前定义 start 变量并赋值为当前时间,以便计算线程执行时间。修改后的代码如下:
```
import threading
import time
num = 0
lock = threading.Lock()
def increment():
global num
lock.acquire() # 获取锁
num += 1
lock.release() # 释放锁
threads = []
start = time.time() # 定义 start 变量并赋值为当前时间
for i in range(10000):
t = threading.Thread(target=increment)
threads.append(t)
t.start()
for t in threads:
t.join()
end = time.time()
print(end - start)
```
注意,计算线程执行时间的代码应该在循环结束后执行,因为 join() 方法会阻塞主线程,直到所有子线程都执行完毕。
相关问题
python threading锁
在 Python 中,可以使用 threading 模块来实现线程锁。线程锁可以用来确保多个线程之间对共享资源的访问互斥,避免出现竞争条件。
以下是一个使用 threading 锁的示例代码:
```python
import threading
# 创建一个锁对象
lock = threading.Lock()
# 共享资源
counter = 0
def increment():
global counter
for _ in range(100000):
# 获取锁
lock.acquire()
try:
counter += 1
finally:
# 释放锁
lock.release()
# 创建多个线程并启动
threads = []
for _ in range(10):
t = threading.Thread(target=increment)
threads.append(t)
t.start()
# 等待所有线程执行完毕
for t in threads:
t.join()
print("Counter:", counter)
```
在上面的示例中,我们创建了一个锁对象 `lock`,然后定义了一个共享资源 `counter`。在 `increment` 函数中,我们使用 `lock.acquire()` 来获取锁,并在 `try-finally` 块中对 `counter` 进行加一操作。最后,使用 `lock.release()` 释放锁。
通过使用锁,我们确保每次只有一个线程可以执行临界区代码(即对共享资源的访问),从而避免了竞争条件的发生。
请注意,在使用锁时要小心避免死锁的情况。确保在获取锁后一定会释放锁,以避免其他线程无法获取到锁而导致死锁。
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:
```python
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。
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