互斥访问

简介: Python 中的线程锁是为了在多线程环境下保证对共享资源的互斥访问而设计的。可以使用 Python 的threading模块中的Lock类来创建线程锁。以下是使用线程锁的一个简单示例:

Python 中的线程锁是为了在多线程环境下保证对共享资源的互斥访问而设计的。可以使用 Python 的threading模块中的Lock类来创建线程锁。
以下是使用线程锁的一个简单示例:

import threading

创建一个锁对象

lock = threading.Lock()

定义一个需要使用锁的函数

def shared_resource():
print("访问共享资源")

定义两个线程函数

def thread1():
lock.acquire() # 获取锁
shared_resource()
lock.release() # 释放锁
def thread2():
lock.acquire() # 获取锁
shared_resource()
lock.release() # 释放锁

创建两个线程

t1 = threading.Thread(target=thread1)
t2 = threading.Thread(target=thread2)

启动线程

t1.start()
t2.start()

等待线程结束

t1.join()
t2.join()
CopyCopy

在这个示例中,我们创建了一个锁对象lock,并定义了一个需要使用锁的函数shared_resource。我们还定义了两个线程函数thread1和thread2,它们都会访问shared_resource。
在线程函数中,我们使用lock.acquire()获取锁,这样其他线程就不能访问共享资源。在完成访问后,我们使用lock.release()释放锁,允许其他线程访问共享资源。
通过这种方式,我们可以确保在多线程环境下对共享资源的互斥访问。

目录
相关文章
|
3月前
|
缓存 算法
同步与互斥(一)
同步与互斥(一)
36 1
|
3月前
|
算法 Java 程序员
同步与互斥(二)
同步与互斥(二)
60 0
|
开发工具 git druid
解决Git中fatal: refusing to merge unrelated histories
Git的报错 在使用Git的过程中有时会出现一些问题,那么在解决了每个问题的时候,都需要去总结记录下来,下次不再犯。 一、fatal: refusing to merge unrelated histories 今天在使用Git创建项目的时候,在两个分支合并的时候,出现了下面的这个错误。
104323 6
|
缓存 Oracle 关系型数据库
【数据设计与实现】第5章:同步与互斥
同步与互斥设计原则数据库的一个重要能力就是为多个用户提供并发访问服务,并发度是考察数据库性能的重要指标之一。事务隔离级别定义了并发控制算法的正确性,并让用户通过选择隔离级别在正确性和高性能之间进行平衡。事务重点考虑的是数据层面的并发控制,是属于较上层的同步与互斥。实际上,数据库系统是由大量进程、线程、数据结构构成的,进程、线程会并发地访问、修改数据结构,还需要在较底层级解决数据结构的同步与互斥问题
【数据设计与实现】第5章:同步与互斥
ReadWriteLock 读写之间互斥吗?我竟然答不上来。。
ReadWriteLock 读写之间互斥吗?我竟然答不上来。。
104 0
ReadWriteLock 读写之间互斥吗?我竟然答不上来。。
|
算法
时间、空间复杂度的例题详解(上)
时间、空间复杂度的例题详解(上)
88 0
|
4天前
|
存储 人工智能 弹性计算
阿里云弹性计算_加速计算专场精华概览 | 2024云栖大会回顾
2024年9月19-21日,2024云栖大会在杭州云栖小镇举行,阿里云智能集团资深技术专家、异构计算产品技术负责人王超等多位产品、技术专家,共同带来了题为《AI Infra的前沿技术与应用实践》的专场session。本次专场重点介绍了阿里云AI Infra 产品架构与技术能力,及用户如何使用阿里云灵骏产品进行AI大模型开发、训练和应用。围绕当下大模型训练和推理的技术难点,专家们分享了如何在阿里云上实现稳定、高效、经济的大模型训练,并通过多个客户案例展示了云上大模型训练的显著优势。
|
7天前
|
存储 人工智能 调度
阿里云吴结生:高性能计算持续创新,响应数据+AI时代的多元化负载需求
在数字化转型的大潮中,每家公司都在积极探索如何利用数据驱动业务增长,而AI技术的快速发展更是加速了这一进程。

相关实验场景

更多
下一篇
无影云桌面