R-Lock 與 Python 中的鎖

Python's

模組提供了兩個關鍵的同步工具：threading和Lock，均設計用於控制多執行緒應用程式中對共享資源的存取。 但是，它們的功能差異很大。 RLock

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1。

（螺紋lock）Lock

>
• >機轉：基本的鎖定機制。在任何給定時間，只有一條線可以固定鎖。 嘗試採集的任何其他執行緒都將阻塞直到鎖定為止。 >
>重新輸入： >>應用程式：>對於執行緒僅需要一次鎖定的情況的理想選擇，在完成任務完成後將其釋放。
範例：

Lock

2。

import threading

lock = threading.Lock()

def critical_section():
    lock.acquire()
    try:
        print(f"{threading.current_thread().name} is accessing the shared resource.")
    finally:
        lock.release()

thread1 = threading.Thread(target=critical_section)
thread2 = threading.Thread(target=critical_section)

thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()

（threading.rlock）

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RLock>

>機制：一個重入鎖，允許線程多次取得相同的鎖，而不會造成僵局。 每次採集都需要相應的版本。

>
• >重新進入：重新入侵。 線程可以重新召集它已經持有的鎖，只要它以相同的次數發布。 > >
應用程式：
• >適用於涉及遞歸功能或嵌套鎖定的操作的場景，執行緒可能會反覆需要相同的鎖定。 >
範例：
金鑰差異：

vs.

RLock> 功能 （threading.lock）

import threading

rlock = threading.RLock()

def recursive_task(count):
    rlock.acquire()
    try:
        print(f"{threading.current_thread().name} acquired the lock; count = {count}")
        if count > 0:
            recursive_task(count - 1)  # Recursive call; re-acquires the lock
    finally:
        rlock.release()

thread = threading.Thread(target=recursive_task, args=(3,))
thread.start()
thread.join()

（threading.rlock） 重新輸入 非倫敦 recentrant 用例 簡單鎖定 遞歸/巢狀鎖定 性能 通常更快 略多的開銷

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在Lock和RLock

之間選擇

Feature	Lock (threading.Lock)	RLock (threading.RLock)
Reentrancy	Non-reentrant	Reentrant
Use Case	Simple locking	Recursive/nested locking
Performance	Generally faster	Slightly more overhead

對於不必要的重新輸入的直接鎖定場景，

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>更喜歡

>。 它更簡單，而且通常更快。 Lock 當處理遞歸功能或巢狀鎖定時，RLock>選擇

，以防止潛在的死鎖。 在這些特定情況下預防死鎖是合理的。

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