Python快速而美丽[v1.0.0][线程同步]

线程安全 系统的线程调度是随机的，当多个线程可以同时修改某一资源的时候，就会产生线程安全问题，最后会导致达不到预期结果，但也因为线程调度有随机性，可能我们运行很多次或者很久的程序都没有出过错，但并不等于不存在问题 例如一个取钱的场景，一个账户有一定的余额，当取钱的量大于余额的时候，会取款失败，小于余额的时候则取款成功，这个逻辑在单线程情况下没有任何问题，但是放在多线程场景下就会出现混乱，例如两个线程取钱，第一个线程取钱可能小于账户余额可以取款成功，但是第二个线程也取款，恰巧在第一个线程还没完成流程，余额没有发生变动的时候，第二个线程开始取钱也判断了是否小于余额，恰巧也小于余额，也能取款成功，如 在多线程编程中，线程安全是一个至关重要的概念。线程安全问题通常发生在多个线程并发访问同一份共享资源时，尤其是当这些线程尝试修改这份资源时。在这种情况下，如果没有适当的同步机制，就可能导致数据不一致、逻辑错误甚至程序崩溃。Python中的线程同步就是为了确保线程在访问共享资源时的正确性和一致性。 标题提到的"Python快速而美丽[v1.0.0][线程同步]"是指在Python中使用线程同步技术来解决上述线程安全问题。描述中提到的场景是典型的银行账户取款问题，该问题暴露了多线程环境下的线程不安全现象。当两个线程同时尝试从同一账户取款时，如果它们没有被正确地同步，就可能出现两个线程都成功取款，导致账户余额为负的异常情况。 为了解决这个问题，Python的`threading`模块提供了线程锁（Lock）机制。线程锁是一种同步原语，用于控制对共享资源的访问。当一个线程持有锁时，其他试图获取锁的线程将被阻塞，直到锁被释放。`threading.Lock`是基础的锁对象，它遵循互斥原则，即在同一时间只能有一个线程拥有锁。而`threading.RLock`（重入锁）允许同一个线程多次获取锁，这在某些复杂情况下是必要的，例如递归调用。 使用线程锁的基本步骤如下： 1. 在访问共享资源之前，使用`acquire()`方法尝试获取锁。 2. 如果成功获取锁，就可以安全地访问共享资源。 3. 访问完成后，使用`release()`方法释放锁，让其他线程有机会获取。 在上述的取款场景中，我们可以对`draw`函数添加线程锁来确保每次只有一个线程在执行取款操作。示例代码如下： ```python import threading class Account: def __init__(self, account_no, balance): self.account_no = account_no self.balance = balance self.lock = threading.Lock() def draw(account, draw_amount): with account.lock: if account.balance >= draw_amount: print(threading.current_thread().name + "取钱成功！吐出钞票:" + str(draw_amount)) account.balance -= draw_amount print("\t余额为: " + str(account.balance)) else: print(threading.current_thread().name + "取钱失败！余额不足！") acct = Account("1234567", 1000) threading.Thread(name='甲', target=draw, args=(acct, 800)).start() threading.Thread(name='乙', target=draw, args=(acct, 800)).start() ``` 通过使用`with account.lock`，我们确保了在取款操作期间，即使代码中有多个`draw`调用，也只有单个线程能够执行。这样，线程不安全的问题就能得到解决。 线程同步的其他方法还包括信号量（Semaphore）、事件（Event）、条件变量（Condition）等，它们都可以用来控制线程间的协作和同步。在编写多线程程序时，正确使用这些同步原语可以极大地提高程序的稳定性和正确性，避免出现意外的线程安全问题。