python并发编程: Python线程安全问题以及解决方案

往期文章：

1. 并发编程简介
2. 怎样选择多线程多进程多协程
3. Python速度慢的罪魁祸首，全局解释器锁GIL
4. 使用多线程，Python爬虫被加速10倍
5. Python实现生产者消费者爬虫

线程安全概念介绍

线程安全指某个函数、函数库在多线程环境中被调用时，能够正确地处理多个线程之间的共享变量，使程序功能正确完成。由于线程的执行随时会发生切换，就造成了不可预料的结果，出现线程不安全。

上图展示的是一个取钱的过程，每次取钱，先进行if判断，然后再减去金额。线程1执行到if判断完，就被切换到线程2了。 此时，线程2也进入到了if中又被切换到线程1，线程1继续执行下去，减去金额，取到了钱。切换到线程2，也减去金额，取到了钱，显然就有问题了。 银行亏了600块。

Lock用于解决线程安全问题

try-finally模式

import threading

lock = threading.Lock()
lock.acquire()
try:
    #do something
finally:
    lock.release()

with模式(更常用)

import threading

lock = threading.Lock()
whit lock:
  #do something

线程锁使用实例

import threading
import time
from loguru import logger

lock = threading.Lock()

class Account:

    def __init__(self,balance) -> None:
        self.balance = balance

def draw(account:Account,amount):
    with lock:
        if account.balance >= amount:
            time.sleep(1)
            logger.info("{}取钱成功".format(threading.current_thread().name))
            account.balance -= amount
            logger.info("线程{}，{}余额".format(threading.current_thread().name,account.balance))
        else:
            logger.error("{}取钱失败，余额不足！".format(threading.current_thread().name))        

if __name__ == "__main__":
    account = Account(1000)
    task1 = threading.Thread(target=draw,args=(account,800),name="task1")
    task2 = threading.Thread(target=draw,args=(account,800),name="taks2")

    task1.start()
    task2.start()

执行结果如下：