Python threading中lock的使用

在多线程中使用lock可以让多个线程在共享资源的时候不会“乱”，例如，创建多个线程，每个线程都往空列表l中添加一个数字并打印当前的列表l，如果不加锁，就可能会这样：

# encoding=utf8

import threading
import time

lock = threading.Lock()
l = []

def test1(n):
	lock.acquire()
	l.append(n)
	print l
	lock.release()

def test(n):
	l.append(n)
	print l

def main():
	for i in xrange(0, 10):
		th = threading.Thread(target=test, args=(i, ))
		th.start()
if __name__ == '__main__':
	main()

运行结果：

[0]
[0, 1]
[0, 1, 2]
[0, 1, 2, 3][
0, 1, 2, 3, 4]
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
[0, 1, 2, 3, 4[, 05, , 16, , 27, ]3
, 4, 5, 6[, 07, , 18, ]2
, 3, 4, [50, , 61, , 72, , 83, , 94], 
5, 6, 7, 8, 9]

因为每个线程都在同时往l中添加一个数字（当前每个线程运行的是test函数），然后又可能在同时打印l，所以最后的结果看起来会有些“混乱”。

下面让每个线程调用“test1”函数，看看结果如何：

[0]
[0, 1]
[0, 1, 2]
[0, 1, 2, 3]
[0, 1, 2, 3, 4]
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

现在看起来就好多了，因为test1中每次像l中添加数字并打印之前，都先加了一把“锁”，这样就可以保证每次只有一个线程可以往l中添加数字，而不是同时往l里添加数字。

通过上面的结果比较可以知道，当多线程中需要“独占资源”的时候，要使用锁来控制，防止多个线程同时占用资源而出现其他异常。

使用锁的时候就调用acquire()方法，以此告诉其他线程，我正在占用该资源，你们要等会；待使用资源后需要释放资源的时候就调用release()方法，告诉其他线程，我已经完成使用该资源了，其他人可以过来使用了。