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Python3中最常用的5種線程鎖實例總結(jié)

前言

本章節(jié)將繼續(xù)圍繞threading模塊講解，基本上是純理論偏多。

對于日常開發(fā)者來講很少會使用到本章節(jié)的內(nèi)容，但是對框架作者等是必備知識，同時也是高頻的面試常見問題。

官方文檔

線程安全

線程安全是多線程或多進(jìn)程編程中的一個概念，在擁有共享數(shù)據(jù)的多條線程并行執(zhí)行的程序中，線程安全的代碼會通過同步機(jī)制保證各個線程都可以正常且正確的執(zhí)行，不會出現(xiàn)數(shù)據(jù)污染等意外情況。

線程安全的問題最主要還是由線程切換導(dǎo)致的，比如一個房間（進(jìn)程）中有10顆糖（資源），除此之外還有3個小人（1個主線程、2個子線程），當(dāng)小人A吃了3顆糖后被系統(tǒng)強(qiáng)制進(jìn)行休息時他認(rèn)為還剩下7顆糖，而當(dāng)小人B工作后又吃掉了3顆糖，那么當(dāng)小人A重新上崗時會認(rèn)為糖還剩下7顆，但是實際上只有4顆了。

上述例子中線程A和線程B的數(shù)據(jù)不同步，這就是線程安全問題，它可能導(dǎo)致非常嚴(yán)重的意外情況發(fā)生，我們按下面這個示例來進(jìn)行說明。

下面有一個數(shù)值num初始值為0，我們開啟2條線程：

線程1對num進(jìn)行一千萬次+1的操作
線程2對num進(jìn)行一千萬次-1的操作

結(jié)果可能會令人咋舌，num最后并不是我們所想象的結(jié)果0：

import threading

num = 0


def add():
    global num
    for i in range(10_000_000):
        num += 1


def sub():
    global num
    for i in range(10_000_000):
        num -= 1


if __name__ == "__main__":
    subThread01 = threading.Thread(target=add)
    subThread02 = threading.Thread(target=sub)

    subThread01.start()
    subThread02.start()

    subThread01.join()
    subThread02.join()

    print("num result : %s" % num)

# 結(jié)果三次采集
# num result : 669214
# num result : -1849179
# num result : -525674

上面這就是一個非常好的案例，想要解決這個問題就必須通過鎖來保障線程切換的時機(jī)。

需要我們值得留意的是，在Python基本數(shù)據(jù)類型中l(wèi)ist、tuple、dict本身就是屬于線程安全的，所以如果有多個線程對這3種容器做操作時，我們不必考慮線程安全問題。

鎖的作用

鎖是Python提供給我們能夠自行操控線程切換的一種手段，使用鎖可以讓線程的切換變的有序。

一旦線程的切換變的有序后，各個線程之間對數(shù)據(jù)的訪問、修改就變的可控，所以若要保證線程安全，就必須使用鎖。

threading模塊中提供了5種最常見的鎖，下面是按照功能進(jìn)行劃分：

同步鎖：lock（一次只能放行一個）
遞歸鎖：rlock（一次只能放行一個）
條件鎖：condition（一次可以放行任意個）
事件鎖：event（一次全部放行）
信號量鎖：semaphore（一次可以放行特定個）

Lock() 同步鎖

基本介紹

Lock鎖的稱呼有很多，如：

同步鎖
互斥鎖

它們是什么意思呢？如下所示：

互斥指的是某一資源同一時刻僅能有一個訪問者對其進(jìn)行訪問，具有唯一性和排他性，但是互斥無法限制訪問者對資源的訪問順序，即訪問是無序的
同步是指在互斥的基礎(chǔ)上（大多數(shù)情況），通過其他機(jī)制實現(xiàn)訪問者對資源的有序訪問
同步其實已經(jīng)實現(xiàn)了互斥，是互斥的一種更為復(fù)雜的實現(xiàn)，因為它在互斥的基礎(chǔ)上實現(xiàn)了有序訪問的特點

下面是threading模塊與同步鎖提供的相關(guān)方法：

方法	描述
threading.Lock()	返回一個同步鎖對象
lockObject.acquire(blocking=True, timeout=1)	上鎖，當(dāng)一個線程在執(zhí)行被上鎖代碼塊時，將不允許切換到其他線程運行，默認(rèn)鎖失效時間為1秒
lockObject.release()	解鎖，當(dāng)一個線程在執(zhí)行未被上鎖代碼塊時，將允許系統(tǒng)根據(jù)策略自行切換到其他線程中運行
lockObject.locaked()	判斷該鎖對象是否處于上鎖狀態(tài)，返回一個布爾值

使用方式

同步鎖一次只能放行一個線程，一個被加鎖的線程在運行時不會將執(zhí)行權(quán)交出去，只有當(dāng)該線程被解鎖時才會將執(zhí)行權(quán)通過系統(tǒng)調(diào)度交由其他線程。

如下所示，使用同步鎖解決最上面的問題：

import threading

num = 0


def add():
    lock.acquire()
    global num
    for i in range(10_000_000):
        num += 1
    lock.release()


def sub():
    lock.acquire()
    global num
    for i in range(10_000_000):
        num -= 1
    lock.release()

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

    subThread01 = threading.Thread(target=add)
    subThread02 = threading.Thread(target=sub)

    subThread01.start()
    subThread02.start()

    subThread01.join()
    subThread02.join()

    print("num result : %s" % num)

# 結(jié)果三次采集
# num result : 0
# num result : 0
# num result : 0

這樣這個代碼就完全變成了串行的狀態(tài)，對于這種計算密集型I/O業(yè)務(wù)來說，還不如直接使用串行化單線程執(zhí)行來得快，所以這個例子僅作為一個示例，不能概述鎖真正的用途。

死鎖現(xiàn)象

對于同步鎖來說，一次acquire()必須對應(yīng)一次release()，不能出現(xiàn)連續(xù)重復(fù)使用多次acquire()后再重復(fù)使用多次release()的操作，這樣會引起死鎖造成程序的阻塞，完全不動了，如下所示：

import threading

num = 0


def add():
    lock.acquire()  # 上鎖
    lock.acquire()  # 死鎖
    # 不執(zhí)行
    global num
    for i in range(10_000_000):
        num += 1
    lock.release()
    lock.release()


def sub():
    lock.acquire()  # 上鎖
    lock.acquire()  # 死鎖
    # 不執(zhí)行
    global num
    for i in range(10_000_000):
        num -= 1
    lock.release()
    lock.release()


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

    subThread01 = threading.Thread(target=add)
    subThread02 = threading.Thread(target=sub)

    subThread01.start()
    subThread02.start()

    subThread01.join()
    subThread02.join()

    print("num result : %s" % num)

with語句

由于threading.Lock()對象中實現(xiàn)了__enter__()與__exit__()方法，故我們可以使用with語句進(jìn)行上下文管理形式的加鎖解鎖操作：

import threading

num = 0


def add():
    with lock:
        # 自動加鎖
        global num
        for i in range(10_000_000):
            num += 1
        # 自動解鎖


def sub():
    with lock:
        # 自動加鎖
        global num
        for i in range(10_000_000):
            num -= 1
        # 自動解鎖


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

    subThread01 = threading.Thread(target=add)
    subThread02 = threading.Thread(target=sub)

    subThread01.start()
    subThread02.start()

    subThread01.join()
    subThread02.join()

    print("num result : %s" % num)
    
# 結(jié)果三次采集
# num result : 0
# num result : 0
# num result : 0

RLock() 遞歸鎖

基本介紹

遞歸鎖是同步鎖的一個升級版本，在同步鎖的基礎(chǔ)上可以做到連續(xù)重復(fù)使用多次acquire()后再重復(fù)使用多次release()的操作，但是一定要注意加鎖次數(shù)和解鎖次數(shù)必須一致，否則也將引發(fā)死鎖現(xiàn)象。

下面是threading模塊與遞歸鎖提供的相關(guān)方法：

方法	描述
threading.RLock()	返回一個遞歸鎖對象
lockObject.acquire(blocking=True, timeout=1)	上鎖，當(dāng)一個線程在執(zhí)行被上鎖代碼塊時，將不允許切換到其他線程運行，默認(rèn)鎖失效時間為1秒
lockObject.release()	解鎖，當(dāng)一個線程在執(zhí)行未被上鎖代碼塊時，將允許系統(tǒng)根據(jù)策略自行切換到其他線程中運行
lockObject.locaked()	判斷該鎖對象是否處于上鎖狀態(tài)，返回一個布爾值

使用方式

以下是遞歸鎖的簡單使用，下面這段操作如果使用同步鎖則會發(fā)生死鎖現(xiàn)象，但是遞歸鎖不會：

import threading

num = 0


def add():
    lock.acquire()
    lock.acquire()
    global num
    for i in range(10_000_000):
        num += 1
    lock.release()
    lock.release()


def sub():
    lock.acquire()
    lock.acquire()
    global num
    for i in range(10_000_000):
        num -= 1
    lock.release()
    lock.release()


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

    subThread01 = threading.Thread(target=add)
    subThread02 = threading.Thread(target=sub)

    subThread01.start()
    subThread02.start()

    subThread01.join()
    subThread02.join()

    print("num result : %s" % num)

# 結(jié)果三次采集
# num result : 0
# num result : 0
# num result : 0

with語句

由于threading.RLock()對象中實現(xiàn)了__enter__()與__exit__()方法，故我們可以使用with語句進(jìn)行上下文管理形式的加鎖解鎖操作：

import threading

num = 0


def add():
    with lock:
        # 自動加鎖
        global num
        for i in range(10_000_000):
            num += 1
        # 自動解鎖


def sub():
    with lock:
        # 自動加鎖
        global num
        for i in range(10_000_000):
            num -= 1
        # 自動解鎖


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

    subThread01 = threading.Thread(target=add)
    subThread02 = threading.Thread(target=sub)

    subThread01.start()
    subThread02.start()

    subThread01.join()
    subThread02.join()

    print("num result : %s" % num)

# 結(jié)果三次采集
# num result : 0
# num result : 0
# num result : 0

Condition() 條件鎖

基本介紹

條件鎖是在遞歸鎖的基礎(chǔ)上增加了能夠暫停線程運行的功能。并且我們可以使用wait()與notify()來控制線程執(zhí)行的個數(shù)。

注意：條件鎖可以自由設(shè)定一次放行幾個線程。

下面是threading模塊與條件鎖提供的相關(guān)方法：

方法	描述
threading.Condition()	返回一個條件鎖對象
lockObject.acquire(blocking=True, timeout=1)	上鎖，當(dāng)一個線程在執(zhí)行被上鎖代碼塊時，將不允許切換到其他線程運行，默認(rèn)鎖失效時間為1秒
lockObject.release()	解鎖，當(dāng)一個線程在執(zhí)行未被上鎖代碼塊時，將允許系統(tǒng)根據(jù)策略自行切換到其他線程中運行
lockObject.wait(timeout=None)	將當(dāng)前線程設(shè)置為“等待”狀態(tài)，只有該線程接到“通知”或者超時時間到期之后才會繼續(xù)運行，在“等待”狀態(tài)下的線程將允許系統(tǒng)根據(jù)策略自行切換到其他線程中運行
lockObject.wait_for(predicate, timeout=None)	將當(dāng)前線程設(shè)置為“等待”狀態(tài)，只有該線程的predicate返回一個True或者超時時間到期之后才會繼續(xù)運行，在“等待”狀態(tài)下的線程將允許系統(tǒng)根據(jù)策略自行切換到其他線程中運行。注意：predicate參數(shù)應(yīng)當(dāng)傳入一個可調(diào)用對象，且返回結(jié)果為bool類型
lockObject.notify(n=1)	通知一個當(dāng)前狀態(tài)為“等待”的線程繼續(xù)運行，也可以通過參數(shù)n通知多個
lockObject.notify_all()	通知所有當(dāng)前狀態(tài)為“等待”的線程繼續(xù)運行

使用方式

下面這個案例會啟動10個子線程，并且會立即將10個子線程設(shè)置為等待狀態(tài)。

然后我們可以發(fā)送一個或者多個通知，來恢復(fù)被等待的子線程繼續(xù)運行：

import threading

currentRunThreadNumber = 0
maxSubThreadNumber = 10


def task():
    global currentRunThreadNumber
    thName = threading.currentThread().name

    condLock.acquire()  # 上鎖
    print("start and wait run thread : %s" % thName)

    condLock.wait()  # 暫停線程運行、等待喚醒
    currentRunThreadNumber += 1
    print("carry on run thread : %s" % thName)

    condLock.release()  # 解鎖


if __name__ == "__main__":
    condLock = threading.Condition()

    for i in range(maxSubThreadNumber):
        subThreadIns = threading.Thread(target=task)
        subThreadIns.start()

    while currentRunThreadNumber  maxSubThreadNumber:
        notifyNumber = int(
            input("Please enter the number of threads that need to be notified to run："))

        condLock.acquire()
        condLock.notify(notifyNumber)  # 放行
        condLock.release()

    print("main thread run end")
    
# 先啟動10個子線程，然后這些子線程會全部變?yōu)榈却隣顟B(tài)
# start and wait run thread : Thread-1
# start and wait run thread : Thread-2
# start and wait run thread : Thread-3
# start and wait run thread : Thread-4
# start and wait run thread : Thread-5
# start and wait run thread : Thread-6
# start and wait run thread : Thread-7
# start and wait run thread : Thread-8
# start and wait run thread : Thread-9
# start and wait run thread : Thread-10

# 批量發(fā)送通知，放行特定數(shù)量的子線程繼續(xù)運行
# Please enter the number of threads that need to be notified to run：5  # 放行5個
# carry on run thread : Thread-4
# carry on run thread : Thread-3
# carry on run thread : Thread-1
# carry on run thread : Thread-2
# carry on run thread : Thread-5

# Please enter the number of threads that need to be notified to run：5  # 放行5個
# carry on run thread : Thread-8
# carry on run thread : Thread-10
# carry on run thread : Thread-6
# carry on run thread : Thread-9
# carry on run thread : Thread-7

# Please enter the number of threads that need to be notified to run：1
# main thread run end

with語句

由于threading.Condition()對象中實現(xiàn)了__enter__()與__exit__()方法，故我們可以使用with語句進(jìn)行上下文管理形式的加鎖解鎖操作：

import threading

currentRunThreadNumber = 0
maxSubThreadNumber = 10


def task():
    global currentRunThreadNumber
    thName = threading.currentThread().name

    with condLock:
        print("start and wait run thread : %s" % thName)
        condLock.wait()  # 暫停線程運行、等待喚醒
        currentRunThreadNumber += 1
        print("carry on run thread : %s" % thName)


if __name__ == "__main__":
    condLock = threading.Condition()

    for i in range(maxSubThreadNumber):
        subThreadIns = threading.Thread(target=task)
        subThreadIns.start()

    while currentRunThreadNumber  maxSubThreadNumber:
        notifyNumber = int(
            input("Please enter the number of threads that need to be notified to run："))

        with condLock:
            condLock.notify(notifyNumber)  # 放行

    print("main thread run end")

Event() 事件鎖

基本介紹

事件鎖是基于條件鎖來做的，它與條件鎖的區(qū)別在于一次只能放行全部，不能放行任意個數(shù)量的子線程繼續(xù)運行。

我們可以將事件鎖看為紅綠燈，當(dāng)紅燈時所有子線程都暫停運行，并進(jìn)入“等待”狀態(tài)，當(dāng)綠燈時所有子線程都恢復(fù)“運行”。

下面是threading模塊與事件鎖提供的相關(guān)方法：

方法	描述
threading.Event()	返回一個事件鎖對象
lockObject.clear()	將事件鎖設(shè)為紅燈狀態(tài)，即所有線程暫停運行
lockObject.is_set()	用來判斷當(dāng)前事件鎖狀態(tài)，紅燈為False，綠燈為True
lockObject.set()	將事件鎖設(shè)為綠燈狀態(tài)，即所有線程恢復(fù)運行
lockObject.wait(timeout=None)	將當(dāng)前線程設(shè)置為“等待”狀態(tài)，只有該線程接到“綠燈通知”或者超時時間到期之后才會繼續(xù)運行，在“等待”狀態(tài)下的線程將允許系統(tǒng)根據(jù)策略自行切換到其他線程中運行

使用方式

事件鎖不能利用with語句來進(jìn)行使用，只能按照常規(guī)方式。

如下所示，我們來模擬線程和紅綠燈的操作，紅燈停，綠燈行：

import threading

maxSubThreadNumber = 3


def task():
    thName = threading.currentThread().name
    print("start and wait run thread : %s" % thName)
    eventLock.wait()  # 暫停運行，等待綠燈
    print("green light, %s carry on run" % thName)
    print("red light, %s stop run" % thName)
    eventLock.wait()  # 暫停運行，等待綠燈
    print("green light, %s carry on run" % thName)
    print("sub thread %s run end" % thName)


if __name__ == "__main__":

    eventLock = threading.Event()

    for i in range(maxSubThreadNumber):
        subThreadIns = threading.Thread(target=task)
        subThreadIns.start()

    eventLock.set()  # 設(shè)置為綠燈
    eventLock.clear()  # 設(shè)置為紅燈
    eventLock.set()  # 設(shè)置為綠燈

# start and wait run thread : Thread-1
# start and wait run thread : Thread-2
# start and wait run thread : Thread-3

# green light, Thread-1 carry on run
# red light, Thread-1 stop run
# green light, Thread-1 carry on run
# sub thread Thread-1 run end

# green light, Thread-3 carry on run
# red light, Thread-3 stop run
# green light, Thread-3 carry on run
# sub thread Thread-3 run end

# green light, Thread-2 carry on run
# red light, Thread-2 stop run
# green light, Thread-2 carry on run
# sub thread Thread-2 run end

Semaphore() 信號量鎖

基本介紹

信號量鎖也是根據(jù)條件鎖來做的，它與條件鎖和事件鎖的區(qū)別如下：

條件鎖：一次可以放行任意個處于“等待”狀態(tài)的線程
事件鎖：一次可以放行全部的處于“等待”狀態(tài)的線程
信號量鎖：通過規(guī)定，成批的放行特定個處于“上鎖”狀態(tài)的線程

下面是threading模塊與信號量鎖提供的相關(guān)方法：

方法	描述
threading.Semaphore()	返回一個信號量鎖對象
lockObject.acquire(blocking=True, timeout=1)	上鎖，當(dāng)一個線程在執(zhí)行被上鎖代碼塊時，將不允許切換到其他線程運行，默認(rèn)鎖失效時間為1秒
lockObject.release()	解鎖，當(dāng)一個線程在執(zhí)行未被上鎖代碼塊時，將允許系統(tǒng)根據(jù)策略自行切換到其他線程中運行

使用方式

以下是使用示例，你可以將它當(dāng)做一段限寬的路段，每次只能放行相同數(shù)量的線程：

import threading
import time

maxSubThreadNumber = 6


def task():
    thName = threading.currentThread().name
    semaLock.acquire()
    print("run sub thread %s" % thName)
    time.sleep(3)
    semaLock.release()


if __name__ == "__main__":
    # 每次只能放行2個
    semaLock = threading.Semaphore(2)

    for i in range(maxSubThreadNumber):
        subThreadIns = threading.Thread(target=task)
        subThreadIns.start()


# run sub thread Thread-1
# run sub thread Thread-2

# run sub thread Thread-3
# run sub thread Thread-4

# run sub thread Thread-6
# run sub thread Thread-5

with語句

由于threading.Semaphore()對象中實現(xiàn)了__enter__()與__exit__()方法，故我們可以使用with語句進(jìn)行上下文管理形式的加鎖解鎖操作：

import threading
import time

maxSubThreadNumber = 6


def task():
    thName = threading.currentThread().name
    with semaLock:
        print("run sub thread %s" % thName)
        time.sleep(3)


if __name__ == "__main__":

    semaLock = threading.Semaphore(2)

    for i in range(maxSubThreadNumber):
        subThreadIns = threading.Thread(target=task)
        subThreadIns.start()

鎖關(guān)系淺析

上面5種鎖可以說都是基于同步鎖來做的，這些你都可以從源碼中找到答案。

首先來看RLock遞歸鎖，遞歸鎖的實現(xiàn)非常簡單，它的內(nèi)部會維護(hù)著一個計數(shù)器，當(dāng)計數(shù)器不為0的時候該線程不能被I/O操作和時間輪詢機(jī)制切換。但是當(dāng)計數(shù)器為0的時候便不會如此了：

def __init__(self):
    self._block = _allocate_lock()
    self._owner = None
    self._count = 0  # 計數(shù)器

而Condition條件鎖的內(nèi)部其實是有兩把鎖的，一把底層鎖（同步鎖）一把高級鎖(遞歸鎖)。

低層鎖的解鎖方式有兩種，使用wait()方法會暫時解開底層鎖同時加上一把高級鎖，只有當(dāng)接收到別的線程里的notfiy()后才會解開高級鎖和重新上鎖低層鎖，也就是說條件鎖底層是根據(jù)同步鎖和遞歸鎖的不斷切換來進(jìn)行實現(xiàn)的：

def __init__(self, lock=None):
    if lock is None:
        lock = RLock()  # 可以看到條件鎖的內(nèi)部是基于遞歸鎖，而遞歸鎖又是基于同步鎖來做的
    self._lock = lock

    self.acquire = lock.acquire
    self.release = lock.release
    try:
        self._release_save = lock._release_save
    except AttributeError:
        pass
    try:
        self._acquire_restore = lock._acquire_restore
    except AttributeError:
        pass
    try:
        self._is_owned = lock._is_owned
    except AttributeError:
        pass
    self._waiters = _deque()

Event事件鎖內(nèi)部是基于條件鎖來做的：

class Event:

    def __init__(self):
        self._cond = Condition(Lock())  # 實例化出了一個條件鎖。
        self._flag = False

    def _reset_internal_locks(self):
        # private!  called by Thread._reset_internal_locks by _after_fork()
        self._cond.__init__(Lock())

    def is_set(self):
        """Return true if and only if the internal flag is true."""
        return self._flag

    isSet = is_set

Semaphore信號量鎖內(nèi)部也是基于條件鎖來做的：

class Semaphore:

    def __init__(self, value=1):
        if value  0:
            raise ValueError("semaphore initial value must be >= 0")
        self._cond = Condition(Lock()) # 可以看到，這里是實例化出了一個條件鎖
        self._value = value

基本練習(xí)題

條件鎖的應(yīng)用

需求：一個空列表，兩個線程輪番往里面加值（一個加偶數(shù)，一個加奇數(shù)），最終讓該列表中的值為 1 - 100 ，且是有序排列的。

import threading

lst = []


def even():
    """加偶數(shù)"""
    with condLock:
        for i in range(2, 101, 2):
            # 判斷當(dāng)前列表的長度處于2是否能處盡
            # 如果能處盡則代表需要添加奇數(shù)
            # 否則就添加偶數(shù)
            if len(lst) % 2 != 0:
                # 添偶數(shù)
                lst.append(i)      # 先添加值
                condLock.notify()  # 告訴另一個線程，你可以加奇數(shù)了，但是這里不會立即交出執(zhí)行權(quán)
                condLock.wait()    # 交出執(zhí)行權(quán)，并等待另一個線程通知加偶數(shù)
            else:
                # 添奇數(shù)
                condLock.wait()  # 交出執(zhí)行權(quán)，等待另一個線程通知加偶數(shù)
                lst.append(i)    
                condLock.notify()
        condLock.notify()


def odd():
    """加奇數(shù)"""
    with condLock:
        for i in range(1, 101, 2):
            if len(lst) % 2 == 0:
                lst.append(i)
                condLock.notify()
                condLock.wait()
        condLock.notify()


if __name__ == "__main__":
    condLock = threading.Condition()

    addEvenTask = threading.Thread(target=even)
    addOddTask = threading.Thread(target=odd)

    addEvenTask.start()
    addOddTask.start()

    addEvenTask.join()
    addOddTask.join()

    print(lst)

事件鎖的應(yīng)用

有2個任務(wù)線程來扮演李白和杜甫，如何讓他們一人一句進(jìn)行對答？文本如下：

杜甫：老李啊，來喝酒！

李白：老杜啊，不喝了我喝不下了！

杜甫：老李啊，再來一壺？

杜甫：...老李？

李白：呼呼呼...睡著了..

代碼如下：

import threading


def libai():
    event.wait()  
    print("李白：老杜啊，不喝了我喝不下了！")
    event.set()
    event.clear()
    event.wait()
    print("李白：呼呼呼...睡著了..")

def dufu():
    print("杜甫：老李啊，來喝酒！")
    event.set()  
    event.clear()
    event.wait()
    print("杜甫：老李啊，再來一壺？")
    print("杜甫：...老李？")
    event.set()


if __name__ == '__main__':

    event = threading.Event()

    t1 = threading.Thread(target=libai)
    t2 = threading.Thread(target=dufu)

    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Python3中最常用的5種線程鎖的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python3常用線程鎖內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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