python with lock用法 python with lock用法 在Python中，`with`语句用于创建一个上下文管理器（`Context Manager`），它提供了一种方便的方式来管理资源的获取和释放。`Lock`是一个Python内置的上下文管理器，用于实现线程安全的锁机制。通过使用`with`语句，可以确保在代码块执行期间，锁会被正确地
from multiprocessing import Process,Manager,Lock def work(data, lock): # 1.正常写法 """ # 上锁 lock.acquire() # 修改数据 data["count"] -= 1 # 解锁 lock.release() """ # 2.使用with语法可以简化上锁和解锁两步操作 with lock: data[0] += 1 if __name__ == '__main__': lst = ...
defincrement_counter():globalshared_counter# 声明使用全局变量shared_counterfor_inrange(100000):# 模拟100000次计数withlock:# 使用with语句来创建上下文并自动加锁shared_counter+=1# 增加共享计数器的值 1. 2. 3. 4. 5. 使用with语句时,锁会在代码块开始时被获取,并在代码块结束时自动释放,这样就减少了...
import threading lock = threading.Lock() with lock: # Critical section of code print("Lock acquired") # Lock is released here, even if an exception occurs. 数据库连接 import sqlite3 with sqlite3.connect('example.db') as conn: cursor = conn.cursor() cursor.execute('SELECT * FROM some_...
Lock() with lock: # 执行需要线程安全的操作 print("线程安全的操作 ") 高级用法 上下文管理协议 with语句背后是Python的上下文管理协议(Context Management Protocol),它依赖于对象的__enter__和__exit__魔术方法。任何实现了这两个方法的对象都可以用作with语句的上下文管理器。 自定义上下文管理器 开发者可以...
lock=threading.Lock()# 线程任务 defupdate_shared_resource():global shared_resourcefor_inrange(100000):withlock:shared_resource+=1# 创建多个线程 threads=[threading.Thread(target=update_shared_resource)for_inrange(5)]# 启动线程forthreadinthreads:thread.start()# 等待所有线程结束forthreadinthreads:thr...
线程lock lock = threading.Lock()# with里面获取lock, 退出with后释放lockwithlock:# Critical section of code... 数据库游标 db_connection = DatabaseConnection()withdb_connectionascursor:# with里面获取cursor, 退出with后释放cursorcursor.execute('insert into ...') ...
'comments': comments, } with self.lock: # print 'write %s' % json.dumps(result) self.f.write(json.dumps(result, ensure_ascii=False).encode('utf-8') + "\n") except Exception, e: print 'site in result', e except Exception, e: print 'parse_data', e with self.lock: total +=...
使用threading.Lock()创建锁对象,并使用with语句确保锁的正确释放: import threading lock = threading.Lock() def do_something(): with lock: # 临界区代码 pass 3、数据库连接 使用数据库连接池时,可以使用with语句确保连接的正确关闭: from contextlib import closing ...