面试题：Python中threading模块如何实现线程同步？

Question

请简述Python的threading模块里用于线程同步的常用机制，并举例说明如何使用锁（Lock）来避免多线程访问共享资源时的数据冲突。

Answer 1

Python的threading模块里用于线程同步的常用机制：

1. 锁（Lock）：用于控制对共享资源的访问，同一时间只有一个线程能获取锁并访问资源，其他线程需等待锁被释放。
2. 信号量（Semaphore）：控制同时访问共享资源的线程数量，它维护一个内部计数器，每次获取信号量计数器减1，释放信号量计数器加1，当计数器为0时，其他线程无法获取信号量。
3. 事件（Event）：线程间通过事件对象来传递信号，一个线程可以等待事件发生（通过wait()方法），另一个线程可以设置事件（通过set()方法），从而实现线程同步。
4. 条件变量（Condition）：通常与锁一起使用，允许线程在满足特定条件时等待，在条件满足时唤醒等待的线程。

使用锁（Lock）避免多线程访问共享资源时的数据冲突示例：

import threading

# 共享资源
counter = 0
# 创建锁对象
lock = threading.Lock()


def increment():
    global counter
    for _ in range(100000):
        # 获取锁
        lock.acquire()
        try:
            counter += 1
        finally:
            # 释放锁
            lock.release()


# 创建两个线程
thread1 = threading.Thread(target=increment)
thread2 = threading.Thread(target=increment)

# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()

# 等待线程执行完毕
thread1.join()
thread2.join()

print(f"Final counter value: {counter}")

在上述代码中，lock.acquire()获取锁，确保同一时间只有一个线程能执行counter += 1这一操作，try-finally块保证无论在执行counter += 1时是否发生异常，锁都会被正确释放，从而避免多线程访问共享资源counter时的数据冲突。