8 stream.write("Lock acquired via\n") 9 lock.release()#解锁 10 11 def worker2(stream): 12 # lock.acquire() 13 with lock: #加锁 语句块结束即解锁 14 for i in range(5): 15 time.sleep(1) 16 stream.write("Lock acquired directly\n") 17 # lock.release() 18 19 lock = Lock() ...
线程调试程序从处于同步阻塞状态的线程中选择一个来获得锁,并使得该线程进入“运行(running)”状态。 '''# #1、创建锁# mutex = threading.Lock()## #2.锁定# mutex.acquire(True/Flase)''' True:如果所要获取的资源已经“锁定”,表示当前线程处地等待(阻塞),直到获取到这个锁为止--默认值 False:不阻塞,...
python复制代码classMyContextManager:def__enter__(self):print("进入上下文 ")return"Hello, World!"def__exit__(self,exc_type,exc_val,exc_tb):print("离开上下文 ")ifexc_type:print(f"异常捕获: {exc_val}")returnTrue# 防止异常向外传播withMyContextManager()asvalue:print(value)raiseValueError("...
import threading num = 0 def add(): with lock: # 自动加锁 global num ...
returnfalse with LockContext(lock) as lock: ... 这样写出来,代码量虽然差不多,但是结构清晰了很多。在上面的代码中__init__中的赋值是可选的,只要保证能够访问到所需的变量就可。Python中的with语句中要求对象实现__enter__和__exit__函数。调用with语句时,会先分析该语句,执行__enter__函数,然后在当前...
Python 线程,with的作用(自动获取和释放锁Lock) import threading import time num=0#全局变量多个线程可以读写,传递数据 mutex=threading.Lock() #创建一个锁classMythread(threading.Thread): def run(self):globalnum with mutex: #with Lock的作用相当于自动获取和释放锁(资源)foriinrange(1000000): #锁定期...
with lock: data.append(threading.current_thread().name) threads = [threading.Thread(target=thread_func) for _ in range(5)] for t in threads: t.start() for t in threads: t.join() print(data) # 输出各线程名,无数据竞争2.3 可变类型的内存管理与性能考量2.3.1 引用计数与垃圾回收 ...
global total {代码...} 这里用了两次的with lock 第一个是加锁,防止竞争写资源,但是第二个为啥又是with lock 这两个啥关系?
with _lock: if cls not in _instance: _instance[cls] = cls(*args, **kwargs) return _instance[cls] return get_instance @thread_safe_singleton class ThreadSafeSingleton: def __init__(self, value=None): self.value = value or "thread safe singleton" ...
1. 线程同步：使用 Lock、RLock、Semaphore 和 Condition 等方式实现对共享数据的互斥访问，保证数据的安全。下面是使用 Lock、RLock、Semaphore 和 Condition 进行线程同步的代码示例：import threading# 使用 Lock 实现线程同步counter = counter_lock = threading.Lock()defincrease_counter():global counterwith counter...