本文研究的主要是python使用锁访问共享变量,具体介绍和实现如下。
python 做多线程编程时,多个线程若同时访问某个变量,可能会对变量数据造成破坏,pyhon中的threading模块提供了lock对象,lock中的acquire方法用于获取一个锁,而release用于释放一个锁。当一个线程取得锁时,它变获得了共享变量的访问权,此时进入阻塞状态,若其它线程申请访问这个变量,则必须等到这个线程调用release方法释放这个锁。下面是python中使用锁的实例:
#!/usr/bin/env python import threading,time q=threading.Lock() #create a lock object def mythread(): global a q.acquire() #acquire the lock a=threading.currentThread().getName() print "a is modified by",a q.release() #release the lock for i in range(1,4): t=threading.Thread(target=mythread,name="Thread %d"%i) t.start()
如果一个线程想多次获取资源访问权,在上面的程序中连续两次使用acquire()
,将会造成死锁现象,因为第一次申请到的资源还没有来得及释放,就进行了第二次申请。python中的threading模块提供了可重入锁RLock,RLock提供了计数器。一个线程申请到某个资源,计数器会加1,释放掉这个资源计数器会减1.这样,一个线程可以多次请求同一个资源,在所有请求都被释放后,其它线程才允许获取这个锁。上面的代码做简单修改,可得:
#!/usr/bin/env python import threading,time q=threading.RLock() #create a lock object def mythread(): global a q.acquire() #acquire the lock a=threading.currentThread().getName() print "a is modified by",a q.acquire() a=threading.currentThread().getName() print "a is modified by %s the second time"% a q.release() q.release() #release the lock for i in range(1,4): t=threading.Thread(target=mythread,name="Thread %d"%i) t.start()
总结
以上就是本文关于python使用锁访问共享变量实例解析的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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