Python3多线程与线程锁实战解析

"这篇教程介绍了Python3中多线程及线程锁的基础用法，包括使用threading库创建线程和使用线程锁来管理并发访问资源。" 在Python3中，多线程可以通过标准库_thread和threading来实现。_thread库提供了基本的线程功能，但其功能相对有限，而threading库则提供了更为高级和完善的线程管理机制，包括线程同步原语。本文主要关注threading库的使用。 1. **线程创建与运行** 在Python中，可以通过创建`threading.Thread`对象并指定目标函数（target）来创建线程。`args`参数用于传递给目标函数的参数。启动线程使用`start()`方法，这将立即返回，主程序可以继续执行后续代码，而新线程会在后台并发运行。例如： ```python threadA = threading.Thread(target=workA, args=('coding',)) threadA.start() ``` 而`join()`方法用于等待线程完成，它会阻塞当前线程直到调用`join()`的线程执行完毕。 2. **线程的运行示例** 示例代码展示了两种创建线程的方式。一种是直接实例化`Thread`对象，另一种是通过继承`threading.Thread`类并重写`run()`方法。在继承方式下，如果重写了`__init__`方法，应确保调用父类的`__init__`方法以保持正确的行为。 3. **线程锁（Thread Locks）** 当多个线程需要访问共享资源时，可能会出现竞态条件，即多个线程同时修改同一数据，导致数据不一致。为解决这个问题，Python的`threading`库提供了线程锁。线程锁是一种同步原语，允许一次只有一个线程持有锁。当一个线程获取了锁，其他试图获取锁的线程会被阻塞，直到锁被释放。 ```python lock = threading.Lock() # 在需要保护的代码块之前，先获取锁 lock.acquire() try: # 执行临界区代码 finally: # 无论是否发生异常，都必须释放锁 lock.release() ``` 在上述`main3.py`的示例中，如果`workA`和`workB`需要互斥执行，可以在它们之间使用线程锁，确保任何时候只有一个线程在执行临界区代码。 总结来说，Python3的`threading`库为多线程编程提供了强大的支持，包括线程创建、启动、同步等。理解并熟练使用线程锁对于避免并发访问资源时的竞态条件至关重要。通过合理利用多线程和线程锁，可以有效地提高程序的并发性能，但同时也需要注意线程安全问题，避免出现不可预测的错误。