姿勢一
import threading
#建立鎖物件
lock = threading.lock(
)#獲取鎖
lock.acquire(
)#釋放鎖
lock.release(
)
姿勢二
import threading
lock = threading.lock(
)with lock:
#業務**
pass
鎖的作用
鎖的核心作用就是為了保證資料的一致性，對鎖內的資源（變數）進行鎖定，避免其他執行緒偷偷進行篡改。以達到我們的預期效果。即： 非同步變同步。
import threading
defwork1()
:global n
for i in
range(3
):n +=
1print
('work...'
,n)def
work2()
:global n
for i in
range(3
):n +=
5print
('work2 ...'
,n)n =
0t1 = threading.thread(target=work1)
t2 = threading.thread(target=work2)
t1.start(
)t2.start(
)#輸出結果
work...
1work...
2work...
3work2 ...
8work2 ...
13work2 ...
18
import threading
defwork1()
:global n , lock
lock.acquire(
)for i in
range(5
):n +=
1print
('work1 ......'
,n) lock.release(
)def
work2()
:global n, lock
with lock:
for i in
range(5
):n +=
5print
('work2******'
,n)n =
0lock = threading.lock(
)t1 = threading.thread(target=work1)
t2 = threading.thread(target=work2)
t1.start(
)t2.start(
)#輸出結果
work1 ...
...1
work1 ...
...2
work1 ...
...3
work1 ...
...4
work1 ...
...5
work2**
****
10work2**
****
15work2**
****
20work2**
****
25work2**
****
30
防止死鎖產生
死鎖的原因是多種多樣的，但是本質就是對資源不合理的競爭鎖導致的。
死鎖的常見原因
多個執行緒：
前提條件：
執**況：
執行結果：
from threading import thread,lock
x_lock = lock(
)y_lock = lock(
)def
job1()
:for i in
range(5
):with x_lock:
with y_lock:
print
('this is job1'
,'*'*5
)def
job2()
:for i in
range(5
):with x_lock:
with y_lock:
print
('this is job2'
,'*'*10
)t1 = thread(target=job1)
t2 = thread(target=job2)
t1.start(
)t2.start(
)
我們都知道 多程序是真正的並行執行 ， 多執行緒只是交替執行。
python 中導致 執行緒 交替執行的是乙個叫 gil 【global interpreter lock】全域性鎖 的東西
什麼gil?
注，gil 不是python 本身的特性，而是它的解析器之一的cpython的特性。 python 的解析器還有： pypy , psyco ， jpython 等。只是我們絕大多數情況下，都是使用的是cpython 這個解析器，所以也就預設了 python 有 gil 這個特性了。
都知道gil 影響效能， 那麼如何避免受到 gil 的影響？
另外， python 的執行緒在i/o 開銷比較大的情況下，優勢還是特別明顯的。
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