threading.Lock

スレッディング・ロック（標準ライブラリ）

意味並列処理の排他制御

threading.Lockとは？

threading.Lockは、複数のスレッドが同時にデータにアクセスして競合するのを防ぐための仕組みです。Lockは鍵のようなもので、あるスレッドがLockを獲得すると、他のスレッドはLockが解放されるまで待つ必要があります。

threading.Lockの具体的な使い方

カウンター同期の例

import threading
import time

counter = 0
lock = threading.Lock()

def increment():
    global counter
    for _ in range(1000000):
        with lock:
            counter += 1

def main():
    threads = []
    for _ in range(2):
        thread = threading.Thread(target=increment)
        threads.append(thread)
        thread.start()

    for thread in threads:
        thread.join()

    print(f'最終的なカウンター: {counter}')

start_time = time.time()
main()
end_time = time.time()

print(f'処理時間: {end_time - start_time:.2f}秒')

👇出力結果

最終的なカウンター: 2000000
処理時間: 0.62秒

この例では、threading.Lockを使用して、複数のスレッドが同時に変数counterにアクセスすることを防ぎ、データの整合性を保っています。increment関数は、グローバル変数counterを100万回インクリメントする処理です。with文を使用してロックを獲得し、処理が完了したら自動的にロックを解放します。これにより、一度に一つのスレッドだけがcounterにアクセスできるようになり、正確なカウントが保証されます。また、処理時間も計測しています。

threading.Lockに関するよくある質問

Q. threading.Lockの使い方は？

A. threading.Lockは以下のように使います： 1. lock = threading.Lock()でLockオブジェクトを作成 2. lock.acquire()でロックを獲得 3. クリティカルセクションの処理を実行 4. lock.release()でロックを解放または、with文を使用して自動的にロックの獲得と解放を行うこともできます： with lock: # クリティカルセクションの処理

Q. Lockを使わないとどうなる？

A. Lockを使わずに複数のスレッドが同じリソースにアクセスすると、データの競合が発生し、予期せぬ結果や不整合が生じる可能性があります。例えば、カウンターの増加処理が正確に行われず、最終的な値が想定よりも小さくなることがあります。

Q. Lockの注意点は？

A. Lockを使用する際の主な注意点は以下です： 1. デッドロックを避けるため、必要最小限の範囲でロックを保持する 2. 複数のロックを使用する場合は、常に同じ順序でロックを獲得する 3. ロックの獲得と解放は必ず対応させる 4. 長時間ロックを保持すると、他のスレッドの実行が妨げられるため注意する

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