Python并行编程多线程锁机制Lock与RLock实现线程同步

在多线程编程中，线程间共享资源可能会出现冲突问题，为了实现线程同步，Python提供了多种锁机制，其中包括Lock和RLock。

Lock

Lock是最基本的锁类型，它用于控制多线程对共享资源的访问。在多个线程需要互斥或者临界区访问共享资源时，可以使用Lock来保证资源正确地被访问。

要使用Lock，需要先从threading模块中导入Lock类。首先，创建一个Lock实例，在对共享资源进行访问的时候，调用Lock的acquire方法来获取锁，使用完后调用release方法来释放锁。

下面是一个简单的示例：

import threading

class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, lock):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.lock = lock

    def run(self):
        self.lock.acquire()
        print('Thread ' + self.name + ' has acquired the lock.')
        self.lock.release()
        print('Thread ' + self.name + ' has released the lock.')

if __name__ == '__main__':
    lock = threading.Lock()

    for i in range(5):
        t = MyThread(lock)
        t.start()

上面的代码中，创建了一个MyThread类，它继承了Thread类。在MyThread的run方法中，首先调用acquire方法来获取锁，然后输出线程名称，最后调用release方法来释放锁。在主程序中，创建了一个Lock实例，并创建了5个线程来运行MyThread类的实例。

运行上述代码可以发现，每个线程获取到锁后都会输出自己的线程名，然后释放锁。

RLock

RLock是可重入锁，它允许在同一线程中多次获取锁。如果使用普通的Lock，如果一个线程已经获取了锁，那么此时再次获取锁就会死锁。而使用RLock，同一线程可以多次获取锁，每次需要调用release方法相应的多次来释放锁。

下面是一个简单的示例：

import threading

class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, lock):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.lock = lock

    def run(self):
        self.lock.acquire()
        print('Thread ' + self.name + ' has acquired the lock.')
        self.lock.acquire()
        print('Thread ' + self.name + ' has re-acquired the lock.')
        self.lock.release()
        print('Thread ' + self.name + ' has released the lock.')
        self.lock.release()
        print('Thread ' + self.name + ' has released the lock again.')

if __name__ == '__main__':
    lock = threading.RLock()

    for i in range(5):
        t = MyThread(lock)
        t.start()

上面的代码中，创建了一个MyThread类，它继承了Thread类。在MyThread的run方法中，获取锁后输出线程名称，然后再次获取锁并输出线程名称，最后使用release方法分别释放锁。

在主程序中创建了一个RLock实例，并创建了5个线程来运行MyThread类的实例。

运行上述代码可以发现，每个线程先获取锁并输出线程名称，再次获取锁并输出线程名称，最后依次释放锁，并输出线程名称。

总结

通过这篇文章，我们了解了Python并行编程中多线程锁机制Lock和RLock的基本用法。在实际应用中，使用Lock或者RLock都可以实现线程同步，将不同的锁机制应用到不同的场景中，能够更好的提高Python程序的并发性能。