ISEE小语
“人生是一场漫长的修行，我们这一生都在渡，渡人，渡心，渡自己。想要过一个舒服的人生，最重要的是满足自己，而不是讨好别人。”
——《断舍离》
【引言】
本次介绍Python在多线程环境中如何保护共享资源。
使用threading.Lock是Python标准库中的一个同步原语，在某些情况下，多个线程可能会同时访问共享数据，这可能导致数据不一致。使用 threading.Lock进行线程同步，可以保证同一时间只有一个线程可以访问共享资源。
【环境】
| Python | 3.9.16 |
接下来我们看一下不使用锁和使用锁的区别
我们来实现一个实例：
实现了一个简单的多线程计数器功能。
首先，定义了一个名为workers的函数。这个函数在被线程执行时，会将counter的值增加100000次。
然后，创建一个空列表threads用于存储线程对象。使用一个循环创建10个线程，每个线程都执行 workers函数。
最后，执行并等所有线程执行完毕。看最终结果。
【不使用锁】
以下实例，为了效果明显，将实例循环了打印10次
# -*- coding: utf-8 -*-# 不使用锁import threadingfor i in range(10):counter = 0def workers():"""线程工作函数"""global counterfor _ in range(100000):counter += 1 # 这里没有使用锁threads = []for _ in range(10):thread = threading.Thread(target=workers)threads.append(thread)thread.start()for thread in threads:thread.join()print(f"不使用锁，第{i}次计数器值: {counter}")
（左右滑动查看完整代码）
结果：
分析：
预期逻辑结果：
每个线程都应该将 counter 增加 100000 次，总共有 10 个线程。因此，理论上，最终的 counter 值应该是 10 * 100000 = 1000000。
实际结果的不确定性：
由于没有使用锁，多个线程可能会同时读取和修改 counter 的值。这可能导致数据竞争（race condition），使得某些增量操作被覆盖或丢失。因此，实际输出结果可能不同于理论值，可能会是小于 1000000 的任何值，且在不同的运行中结果可能会有所不同。
【使用锁】
同上，为了效果明显，将实例循环了打印10次
# -*- coding: utf-8 -*-"""使用锁"""import threadingfor i in range(10):counter = 0lock = threading.Lock() # 创建一个锁def workers():"""线程工作函数"""global counterfor _ in range(100000):with lock: # 使用锁保护对 counter 的访问counter += 1threads = []for _ in range(10):thread = threading.Thread(target=workers)threads.append(thread)thread.start()for thread in threads:thread.join()print(f"使用锁，第{i}次计数器值: {counter}")
（左右滑动查看完整代码）
结果：
分析：
当使用锁时，最终输出应该始终是 1000000，因为锁确保了每次只有一个线程可以修改 counter，从而避免了数据竞争。
【总结】
threading.Lock 是多线程编程中一个非常重要的工具，用于确保数据的一致性和安全性。它适用于需要保护共享资源的各种场景，尤其是涉及到写入操作的情况。通过使用 Lock，可以有效防止数据竞争和潜在的错误，确保程序的稳定性和可靠性。
使用场景：
1、共享资源的修改，当多个线程需要同时修改一个共享变量（如计数器、列表等）时，使用 Lock 可以确保每次只有一个线程能够进行修改。
2、保护临界区，当一段代码必须在一段时间内保持一致性（例如，读取及写入数据库、文件等），这段代码被称为临界区。使用 Lock 可以保证任何时刻只有一个线程能执行这段代码。
3、降低死锁发生的可能性，当多个线程需要获取多个锁时，可能会导致死锁。虽然 Lock 本身不能预防死锁，但在适当的设计中使用锁，可以降低死锁发生的可能性。
4、限流和控制访问，在一些情况下，需要控制对某个资源的访问频率。例如，限制同一时间内对文件的访问数量，可以使用锁来管理。
个人观点，在使用中请根据实际项目进行使用。
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