python线程中加锁范围：越大越好还是越小越好？
在python线程中使用锁具有一定的范围，这直接影响并发执行的正确性和效率。为了深入理解这一问题，我们举两个例子来探讨两种加锁范围下的差异。
案例1：把锁放在循环外面
from threading import thread, lockimport timenum = 0def test1(): global num mutex.acquire() for i in range(1000000): num += 1 mutex.release() print("–test1–num=%d" % num)def test2(): global num mutex.acquire() for i in range(1000000): num += 1 mutex.release() print("–test2–num=%d" % num)
在这种情况下，锁的作用域涵盖了整个循环体。这确保了对共享变量num的访问是线程安全的。然而，因为锁的范围较大，两个线程在执行循环时都会被阻塞，导致整体效率较低。
案例2：把锁放在for里面
from threading import Thread, Lockimport timenum = 0def test1(): global num for i in range(1000000): mutex.acquire() num += 1 mutex.release() print("–test1–num=%d" % num)def test2(): global num for i in range(1000000): mutex.acquire() num += 1 mutex.release() print("–test2–num=%d" % num)
在此例中，锁的范围仅限于对num的单次回写操作。这种缩小的范围允许线程在互不干扰的情况下同时执行循环。这样可以提高效率，因为线程在写num以外的代码时不需要锁。
结论
加锁范围的大小取决于具体需求。
当需要确保共享资源在任何时候只能由一个线程访问时，应将锁放在循环外面。当多个线程需要同时读写共享资源时，可以采用更精细的加锁策略，将锁放在较小的范围内（例如，仅涵盖单次读取或写入操作），以最大限度地提高并发性。
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