Python Eficaz

Usando uma mutex (ou seja, uma trava), podemos fazer com que a classe
Counter proteja seu valor atual contra acesso simultâneo de múltiplas threads.
Apenas uma thread terá a posse da trava em um dado momento. No exemplo de
código a seguir, usamos um comando with para obter a mutex e posteriormente
liberá-la. Dessa forma, fica fácil determinar qual código está sendo executado
enquanto a trava existir (consulte o Item 43: “Considere os comandos contextlib
e with para um comportamento reutilizável de try/finally” para mais
informações):
class LockingCounter(object):
def __init__(self):
self.lock = Lock()
self.count = 0
def increment(self, offset):
with self.lock:
self.count += offset
Agora, ao executar as threads de trabalho como antes, mas usando
LockingCounter, temos:
counter = LockingCounter()
run_threads(worker, how_many, counter)
print('Counter should be %d, found %d' %
(5 * how_many, counter.count))
>>>
Counter should be 500000, found 500000
O resultado é exatamente o esperado. A classe Lock resolveu a parada.
Lembre-se
• Mesmo que o interpretador do Python tenha uma trava global, ainda é
responsabilidade do programador proteger seu código contra condições de
corridas nos dados provocadas pelas threads do programa.
• Os programas corromperão suas próprias estruturas de dados se for permitido
que mais de uma thread modifique o mesmo objeto sem que haja travas de
proteção.
www.full-ebook.com