某個線程要共享數據時，先將其鎖定，此時資源的狀態為“鎖定”，其他線程不能更改；直到該線程釋放資源，將資源的狀態變成“非鎖定”，其他的線程才能再次鎖定該資源。互斥鎖保證了每次只有一個線程進入寫入操作，從而保證了多線程情況下數據的正確性。
采用f_flag的方法效率低
創建鎖
mutex=threading.Lock()
鎖定
mutex.acquire([blocking])#里面可以加blocking(等待的時間)或者不加，不加就會一直等待（堵塞）
釋放
mutex.release()
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import threading from threading import Thread from threading import Lock import time thnum=0#兩個線程都在搶著對這個鎖進行上鎖，如果有一方成功上鎖，那么導致另外一方會堵塞（一直等待），到這個鎖被解開為之 class MyThread(threading.Thread): def run(self): mutex.acquire() for i in range(10000): global thnum thnum+=1 print(thnum) mutex.release() def test(): global thnum mutex.acquire() #等待可以上鎖，通知而不是輪訓，沒有占用CPU for i in range(10000): thnum+=1 print(thnum) mutex.release()#解鎖 mutex=Lock() if __name__=='__main__': t=MyThread() t.start() #創建一把互斥鎖，默認是沒有上鎖的 thn=Thread(target=test) thn.start() ''''' 10000 20000 ''' |
只要一上鎖，由多任務變為單任務,相當于只有一個線程在運行。
下面的代碼相對上面加鎖的時間變短了
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import threading from threading import Thread from threading import Lock import time thnum=0#兩個線程都在搶著對這個鎖進行上鎖，如果有一方成功上鎖，那么導致另外一方會堵塞（一直等待），到這個鎖被解開為之 class MyThread(threading.Thread): def run(self): for i in range(10000): mutex.acquire() global thnum thnum+=1 mutex.release()#釋放后，都開始搶，這樣上鎖的時間變短 print(thnum) def test(): global thnum for i in range(10000): mutex.acquire() thnum+=1 mutex.release()#解鎖 print(thnum) mutex=Lock() if __name__=='__main__': t=MyThread() t.start() #創建一把互斥鎖，默認是沒有上鎖的 thn=Thread(target=test) thn.start() ''''' 10000 20000 ''' |
只有必須加鎖的地方才加鎖
同步：按照預定的先后順序執行
一個運行完后，釋放下一個，下一個鎖定后運行，再釋放下一個，下一個鎖定后，運行后釋放下一個..... 釋放第一個
異步：
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#異步的實現 from multiprocessing import Pool import time import os #getpid()獲取當前進程的進程號 #getppid()獲取當前進程的父進程號 def test():#子進程 print("----進程池中的進程-----pid=%d,ppid=%d --"%(os.getpid(),os.getppid())) for i in range(3): print("-----%d----"%i) time.sleep(1) return "over" #子進程執行完后返回給操作系統，返回給父進程 def test2(args): print("-----callback func----pid=%d"%os.getpid())#主進程調用test2 print("------callback func---args=%s"%args) def main(): pool=Pool(3) pool.apply_async(func=test,callback=test2)#回調 time.sleep(5)#收到func進程結束后的信號后，執行回調函數test2 print("----主進程-pid = %d"%os.getpid()) if __name__=="__main__": #main() pool=Pool(3) pool.apply_async(test,callback=test2)#回調 time.sleep(5)#收到func進程結束后的信號后，執行回調函數test2 print("----主進程-pid = %d"%os.getpid()) '''''顯示結果不太正確，應該先運行test呀，再運行test2 -----callback func----pid=7044 ------callback func---args=over ----主進程-pid = 7044 ----進程池中的進程-----pid=3772,ppid=7044 -- -----0---- -----1---- -----2---- ''' |
原文鏈接：http://blog.csdn.net/yanhuatangtang/article/details/75316644
