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  • Python3标准库：threading进程中管理并发操作(5)

debug('Counter: %d', counter.value)

在这个例子中，worker()函数使一个Counter实例递增，这个实例管理着一个Lock，以避免两个线程同时改变其内部状态。如果没有使用Lock，就有可能丢失一次对value属性的修改。

要确定是否有另一个线程请求这个锁而不影响当前线程，可以向acquire()的blocking参数传入False。在下一个例子中，worker()想要分别得到3次锁，并统计为得到锁而尝试的次数。与此同时，lock_holder()在占有和释放锁之间循环，每个状态会短暂暂停，以模拟负载情况。


	
    
		
  1. 
			import logging
    2. 
		
  2. 
			import threading
    3. 
		
  3. 
			import time
    4. 
		
  4. 
			 
    5. 
		
  5. 
			def lock_holder(lock):
    6. 
		
  6. 
			logging.debug('Starting')
    7. 
		
  7. 
			while True:
    8. 
		
  8. 
			lock.acquire()
    9. 
		
  9. 
			try:
    10. 
		
  10. 
			logging.debug('Holding')
    11. 
		
  11. 
			time.sleep(0.5)
    12. 
		
  12. 
			finally:
    13. 
		
  13. 
			logging.debug('Not holding')
    14. 
		
  14. 
			lock.release()
    15. 
		
  15. 
			time.sleep(0.5)
    16. 
		
  16. 
			 
    17. 
		
  17. 
			def worker(lock):
    18. 
		
  18. 
			logging.debug('Starting')
    19. 
		
  19. 
			num_tries = 0
    20. 
		
  20. 
			num_acquires = 0
    21. 
		
  21. 
			while num_acquires < 3:
    22. 
		
  22. 
			time.sleep(0.5)
    23. 
		
  23. 
			logging.debug('Trying to acquire')
    24. 
		
  24. 
			have_it = lock.acquire(0)
    25. 
		
  25. 
			try:
    26. 
		
  26. 
			num_tries += 1
    27. 
		
  27. 
			if have_it:
    28. 
		
  28. 
			logging.debug('Iteration %d: Acquired',
    29. 
		
  29. 
			num_tries)
    30. 
		
  30. 
			num_acquires += 1
    31. 
		
  31. 
			else:
    32. 
		
  32. 
			logging.debug('Iteration %d: Not acquired',
    33. 
		
  33. 
			num_tries)
    34. 
		
  34. 
			finally:
    35. 
		
  35. 
			if have_it:
    36. 
		
  36. 
			lock.release()
    37. 
		
  37. 
			logging.debug('Done after %d iterations', num_tries)
    38. 
		
  38. 
			 
    39. 
		
  39. 
			logging.basicConfig(
    40. 
		
  40. 
			level=logging.DEBUG,
    41. 
		
  41. 
			format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
    42. 
		
  42. 
			)
    43. 
		
  43. 
			 
    44. 
		
  44. 
			lock = threading.Lock()
    45. 
		
  45. 
			 
    46. 
		
  46. 
			holder = threading.Thread(
    47. 
		
  47. 
			target=lock_holder,
    48. 
		
  48. 
			args=(lock,),
    49. 
		
  49. 
			name='LockHolder',
    50. 
		
  50. 
			daemon=True,
    51. 
		
  51. 
			)
    52. 
		
  52. 
			holder.start()
    53. 
		
  53. 
			 
    54. 
		
  54. 
			worker = threading.Thread(
    55. 
		
  55. 
			target=worker,
    56. 
		
  56. 
			args=(lock,),
    57. 
		
  57. 
			name='Worker',
    58. 
		
  58. 
			)
    59. 
		
  59. 
			worker.start()
    60. 
	





	worker()需要超过3次迭代才能得到3次锁。



	



	



	1.8.1 再入锁



	正常的Lock对象不能请求多次，即使是由同一个线程请求也不例外。如果同一个调用链中的多个函数访问一个锁，则可能会产生我们不希望的副作用。



	

	
    
		
  1. 
			import threading
    2. 
		
  2. 
			 
    3. 
		
  3. 
			lock = threading.Lock()
    4. 
		
  4. 
			 
    5. 
		
  5. 
			print('First try :', lock.acquire())
    6. 
		
  6. 
			print('Second try:', lock.acquire(0))
    7. 
	





	在这里，对第二个acquire()调用给定超时值为0，以避免阻塞，因为锁已经被第一个调用获得。



	



	如果同一个线程的不同代码需要"重新获得"锁，那么在这种情况下要使用RLock。



	

	
    
		
  1. 
			import threading
    2. 
		
  2. 
			 
    3. 
		
  3. 
			lock = threading.RLock()
    4. 
		
  4. 
			 
    5. 
		
  5. 
			print('First try :', lock.acquire())
    6. 
		
  6. 
			print('Second try:', lock.acquire(0))
    7. 
	





	与前面的例子相比，对代码唯一的修改就是用RLock替换Lock。



	



	



	1.8.2 锁作为上下文管理器



	锁实现了上下文管理器API，并与with语句兼容。使用with则不再需要显式地获得和释放锁。



	

	
    
		
  1. 
			import threading
    2. 
		
  2. 
			import logging
    3. 
		
  3. 
			 
    4. 
		
  4. 
			def worker_with(lock):
    5. 
		
  5. 
			with lock:
    6. 
		
  6. 
			logging.debug('Lock acquired via with')
    7. 
		
  7. 
			 
    8. 
		
  8. 
			def worker_no_with(lock):
    9. 
		
  9. 
			lock.acquire()
    10. 
		
  10. 
			try:
    11. 
		
  11. 
			logging.debug('Lock acquired directly')
    12. 
		
  12. 
			finally:
    13. 
		
  13. 
			lock.release()
    14. 
		
  14. 
			 
    15. 
		
  15. 
			logging.basicConfig(
    16. 
		
  16. 
			level=logging.DEBUG,
    17. 
		
  17. 
			format=
      



  

  
  

   
  

  
 
 

 
 
  
 
 
 
 






 






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