python threading线程同步如何实现-Python教程-PHP中文网

python threading线程同步如何实现

舞夢輝影

发布： 2025-10-22 23:52:02

原创

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答案：Python中线程同步常用Lock、RLock、Condition、Semaphore和Event机制。1. Lock确保同一时间仅一个线程执行代码段，避免共享资源竞争；2. RLock支持同一线程多次加锁，适用于嵌套调用；3. Condition实现线程间协作，常用于生产者-消费者模型；4. Semaphore控制并发访问资源的线程数量；5. Event用于线程通信，通过set和wait触发事件。应根据场景选择合适方式，防止死锁并合理管理锁的粒度与释放。

python threading线程同步如何实现

在Python中使用threading模块进行多线程编程时，多个线程可能同时访问共享资源，导致数据混乱或结果不可预测。为了解决这个问题，需要实现线程同步。Python提供了多种机制来实现线程同步，以下是常用的几种方式及其使用方法。

1. 使用 Lock（互斥锁）

Lock 是最基本的同步机制，用于确保同一时间只有一个线程可以执行某段代码。

用法说明：

调用 lock.acquire() 获取锁，其他线程将阻塞直到锁被释放。
执行完临界区代码后，必须调用 lock.release() 释放锁。
建议使用 with 语句，避免忘记释放锁。

示例代码：

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import threading
<h1>创建一个锁</h1><p>lock = threading.Lock()
counter = 0</p><p>def increment():
global counter
for _ in range(100000):
with lock:  # 自动获取和释放锁
counter += 1</p><p>t1 = threading.Thread(target=increment)
t2 = threading.Thread(target=increment)</p><p>t1.start()
t2.start()</p><p>t1.join()
t2.join()</p><p>print(counter)  # 输出：200000</p>

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2. 使用 RLock（可重入锁）

RLock 允许同一个线程多次获取同一个锁，而不会造成死锁，适合递归调用或嵌套加锁场景。

与 Lock 的区别：

Lock 不允许同一线程重复获取，否则会阻塞。
RLock 可以被同一线程多次 acquire，但 release 次数必须匹配。

示例：

import threading
<p>rlock = threading.RLock()</p><p>def outer():
with rlock:
print("Outer acquired")
inner()</p><p>def inner():
with rlock:
print("Inner acquired")</p><p>t = threading.Thread(target=outer)
t.start()
t.join()</p>

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3. 使用 Condition（条件变量）

Condition 用于线程间的协作，比如生产者-消费者模型。它基于 Lock，并提供 wait()、notify() 和 notify_all() 方法。

典型用途：一个线程等待某个条件成立，另一个线程修改状态后通知等待的线程。

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示例：生产者-消费者模型

import threading
import time
import random
<p>condition = threading.Condition()
items = []</p><p>def producer():
for i in range(5):
with condition:
item = random.randint(1, 100)
items.append(item)
print(f"Produced: {item}")
condition.notify()  # 唤醒一个等待的消费者
time.sleep(1)</p><p>def consumer():
while True:
with condition:
while not items:
condition.wait()  # 等待有数据
item = items.pop(0)
print(f"Consumed: {item}")
if len(items) == 0:
break</p><p>t1 = threading.Thread(target=producer)
t2 = threading.Thread(target=consumer)</p><p>t1.start()
t2.start()</p><p>t1.join()
t2.join()</p>

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4. 使用 Semaphore（信号量）

Semaphore 控制同时访问某一资源的线程数量，适用于限制并发数，如数据库连接池。

示例：限制最多两个线程同时运行

import threading
import time
<p>semaphore = threading.Semaphore(2)</p><p>def worker(name):
with semaphore:
print(f"{name} is working...")
time.sleep(2)
print(f"{name} done.")</p><p>threads = [threading.Thread(target=worker, args=(f"Thread-{i}",)) for i in range(5)]</p><p>for t in threads:
t.start()</p><p>for t in threads:
t.join()</p>

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5. 使用 Event（事件）

Event 用于线程间通信，一个线程设置事件，其他线程等待该事件发生。

常用方法： wait(), set(), clear()

示例：

import threading
import time
<p>event = threading.Event()</p><p>def waiter():
print("Waiting for event...")
event.wait()
print("Event triggered!")</p><p>def setter():
time.sleep(2)
print("Setting event")
event.set()</p><p>t1 = threading.Thread(target=waiter)
t2 = threading.Thread(target=setter)</p><p>t1.start()
t2.start()</p><p>t1.join()
t2.join()</p>

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基本上就这些常见的线程同步方式。根据具体场景选择合适的机制：简单互斥用 Lock，嵌套加锁用 RLock，线程协作用 Condition 或 Event，控制并发数用 Semaphore。关键是避免死锁，注意锁的粒度和释放时机。

以上就是python threading线程同步如何实现的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！