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Python中线程同步的作用是什么，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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假如两个线程对象t1和t2都要对数值num=0进行增1运算，那么t1和t2都各对num修改10次的话，那么num最终的结果应该为20。但是如果当t1取得num的值时（假如此时num为0），系统把t1调度为“sleeping”状态，而此时t2转换为“running”状态，此时t2获得的num的值也为0，然后他把num+1的值1赋给num。系统又把t2转化为“sleeping”状态，t1为“running”状态，由于t1已经得到num值为0，所以他也把num+1的值赋给了num为1。本来是2次增1运行，结果却是num只增了1次。类似这样的情况在多线程同时执行的时候是有可能发生的。所以为了防止这类情况的出现就要使用Python线程同步机制。
最简单的同步机制就是“锁”
锁对象用threading.RLock类创建
mylock = threading.RLock()
如何使用锁来Python线程同步呢？线程可以使用锁的acquire() （获得）方法，这样锁就进入“locked”状态。每次只有一个线程可以获得锁。如果当另一个线程试图获得这个锁的时候，就会被系统变为“blocked”状态，直到那个拥有锁的线程调用锁的release() （释放）方法，这样锁就会进入“unlocked”状态。“blocked”状态的线程就会收到一个通知，并有权利获得锁。如果多个线程处于“blocked”状态，所有线程都会先解除“blocked”状态，然后系统选择一个线程来获得锁，其他的线程继续沉默（“blocked”）。
import threading mylock = threading.RLock() class mythread(threading.Thread) … def run(self …): … #此处 不可以 放置修改共享数据的代码 mylock.acquire() … #此处 可以 放置修改共享数据的代码 mylock.release() … #此处 不可以 放置修改共享数据的代码
我们把修改共享数据的代码称为“临界区”，必须将所有“临界区”都封闭在同一锁对象的acquire()和release()方法调用之间。
锁只能提供最基本的同步级别。有时需要更复杂的线程同步，例如只在发生某些事件时才访问一个临界区（例如当某个数值改变时）。这就要使用“条件变量”。
条件变量用threading.Condition类创建
mycondition = threading.Condition()
条件变量是如何工作的呢？首先一个Python线程同步成功获得一个条件变量后，调用此条件变量的wait()方法会导致这个线程释放这个锁，并进入“blocked”状态，直到另一个线程调用同一个条件变量的notify()方法来唤醒那个进入“blocked”状态的线程。如果调用这个条件变量的notifyAll()方法的话就会唤醒所有的在等待的线程。
如果程序或者线程永远处于“blocked”状态的话，就会发生死锁。所以如果使用了锁、条件变量等同步机制的话，一定要注意仔细检查，防止死锁情况的发生。对于可能产生异常的临界区要使用异常处理机制中的finally子句来保证释放锁。等待一个条件变量的线程必须用notify()方法显式的唤醒，否则就永远沉默。保证每一个wait()方法调用都有一个相对应的notify()调用，当然也可以调用notifyAll()方法以防万一。
关于Python中线程同步的作用是什么问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。
