Verrous et synchronisation dans la programmation simultanée Python : garder votre code sûr et fiable

Verrouillages et synchronisation en programmation concurrente

Dans la programmation simultanée, plusieurs processus ou threads s'exécutent simultanément, ce qui peut entraîner des conflits de ressources et des problèmes d'incohérence. Afin de résoudre ces problèmes, des verrous et des mécanismes de synchronisation doivent être utilisés pour coordonner l'accès aux ressources partagées.

Le concept de serrure

Un verrou est un mécanisme qui permet à un seul thread ou processus d'accéder à une ressource partagée à la fois. Lorsqu'un thread ou un processus acquiert un verrou, les autres threads ou processus ne peuvent pas accéder à la ressource jusqu'à ce que le verrou soit libéré.

Types de serrures

Il existe plusieurs types de verrous dans

python :

• Mutex :  Garantit qu'un seul thread ou processus peut accéder à une ressource à la fois.
• Variable de condition : permet à un thread ou à un processus d'attendre une certaine condition, puis d'acquérir le verrou.
• Verrouillage en lecture-écriture : permet à plusieurs threads de lire les ressources en même temps, mais n'autorise qu'un seul thread à écrire dans les ressources.

Mécanisme de synchronisation

En plus d'utiliser des verrous, les mécanismes de synchronisation incluent également d'autres méthodes pour assurer la coordination entre les threads ou les processus :

• Semaphore : Utilisé pour limiter le nombre de threads ou de processus pouvant accéder à une ressource partagée en même temps.
• Événement : utilisé pour notifier un fil de discussion ou un processus qu'un événement s'est produit.
• Barrière : utilisée pour garantir que tous les threads ou processus terminent une tâche spécifique avant de continuer.

Verrous et synchronisation en Python

Pour implémenter le verrouillage et la synchronisation dans Python, les modules suivants peuvent être utilisés :

• Threading : pour la programmation multi-thread
• Multiprocessing : pour la programmation multi-processus
• Concurrent.futures : fournit des outils avancés de concurrency

Exemple de code

Utilisez des verrous mutex pour protéger les ressources partagées

import threading

# 创建一个互斥锁
lock = threading.Lock()

# 要保护的共享资源
shared_resource = 0

def increment_shared_resource():
global shared_resource

# 获取锁
lock.acquire()

# 临界区：对共享资源进行操作
shared_resource += 1

# 释放锁
lock.release()

Utilisez des variables de condition pour attendre des conditions spécifiques

import threading
from threading import Condition

# 创建一个条件变量
cv = Condition()

# 要等待的条件
condition_met = False

def wait_for_condition():
global condition_met

# 获取锁
cv.acquire()

# 等待条件满足
while not condition_met:
cv.wait()

# 释放锁
cv.release()

Utilisez des sémaphores pour limiter l'accès aux ressources

import multiprocessing

# 创建一个信号量
semaphore = multiprocessing.Semaphore(3)

# 要访问的共享资源
shared_resource = []

def access_shared_resource():
# 获取信号量许可证
semaphore.acquire()

# 临界区：对共享资源进行操作
shared_resource.append(threading.current_thread().name)

# 释放信号量许可证
semaphore.release()

Conclusion

En programmation concurrente, l'utilisation de verrous et de mécanismes de synchronisation est cruciale. Ils aident à coordonner l’accès aux ressources partagées et à éviter les conditions de concurrence et les incohérences des données. En comprenant les différents types de verrous et mécanismes de synchronisation, et comment les implémenter en Python, vous pouvez écrire du code concurrent sûrfiable.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!