锁通常被用来实现对共享资源的同步访问。为每一个共享资源创建一个Lock对象，当你需要访问该资源时，调用acquire方法来获取锁对象（如果其它线程已经获得了该锁，则当前线程需等待其被释放），待资源访问完后，再调用release方法释放锁
GIL锁与互斥锁
分析：
#1.100个线程去抢GIL锁，即抢执行权限
#2. 肯定有一个线程先抢到GIL（暂且称为线程1），然后开始执行，一旦执行就会拿到lock.acquire()
#3. 极有可能线程1还未运行完毕，就有另外一个线程2抢到GIL，然后开始运行，但线程2发现互斥锁lock还未被线程1释放，于是阻塞，*交出执行权限，即释放GIL
#4.直到线程1重新抢到GIL，开始从上次暂停的位置继续执行，直到正常释放互斥锁lock，然后其他的线程再重复2 3 4的过程
互斥锁与jion区别
#不加锁:并发执行,速度快,数据不安全
from threading import current_thread,Thread,Lock
import os,time
def task():
global n
print('%s is running' %current_thread().getName())
temp=n
time.sleep(0.5)
n=temp- if __name__ == '__main__':
n=
lock=Lock()
threads=[]
start_time=time.time()
for i in range():
t=Thread(target=task)
threads.append(t)
t.start()
for t in threads:
t.join() stop_time=time.time()
print('主:%s n:%s' %(stop_time-start_time,n)) '''
Thread- is running
Thread- is running
......
Thread- is running
主:0.5216062068939209 n:
''' #不加锁:未加锁部分并发执行,加锁部分串行执行,速度慢,数据安全
from threading import current_thread,Thread,Lock
import os,time
def task():
#未加锁的代码并发运行
time.sleep()
print('%s start to run' %current_thread().getName())
global n
#加锁的代码串行运行
lock.acquire()
temp=n
time.sleep(0.5)
n=temp-
lock.release() if __name__ == '__main__':
n=
lock=Lock()
threads=[]
start_time=time.time()
for i in range():
t=Thread(target=task)
threads.append(t)
t.start()
for t in threads:
t.join()
stop_time=time.time()
print('主:%s n:%s' %(stop_time-start_time,n)) '''
Thread- is running
Thread- is running
......
Thread- is running
主:53.294203758239746 n:
''' #有的同学可能有疑问:既然加锁会让运行变成串行,那么我在start之后立即使用join,就不用加锁了啊,也是串行的效果啊
#没错:在start之后立刻使用jion,肯定会将100个任务的执行变成串行,毫无疑问,最终n的结果也肯定是0,是安全的,但问题是
#start后立即join:任务内的所有代码都是串行执行的,而加锁,只是加锁的部分即修改共享数据的部分是串行的
#单从保证数据安全方面,二者都可以实现,但很明显是加锁的效率更高.
from threading import current_thread,Thread,Lock
import os,time
def task():
time.sleep()
print('%s start to run' %current_thread().getName())
global n
temp=n
time.sleep(0.5)
n=temp- if __name__ == '__main__':
n=
lock=Lock()
start_time=time.time()
for i in range():
t=Thread(target=task)
t.start()
t.join()
stop_time=time.time()
print('主:%s n:%s' %(stop_time-start_time,n)) '''
Thread- start to run
Thread- start to run
......
Thread- start to run
主:350.6937336921692 n: #耗时是多么的恐怖
'''
复制代码
死锁现象与递归锁
进程也有死锁与递归锁，在进程那里忘记说了，放到这里一切说了额
所谓死锁： 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程，如下就是死锁
from threading import Thread,Lock
import time
mutexA=Lock()
mutexB=Lock() class MyThread(Thread):
def run(self):
self.func1()
self.func2()
def func1(self):
mutexA.acquire()
print('\033[41m%s 拿到A锁\033[0m' %self.name) mutexB.acquire()
print('\033[42m%s 拿到B锁\033[0m' %self.name)
mutexB.release() mutexA.release() def func2(self):
mutexB.acquire()
print('\033[43m%s 拿到B锁\033[0m' %self.name)
time.sleep() mutexA.acquire()
print('\033[44m%s 拿到A锁\033[0m' %self.name)
mutexA.release() mutexB.release() if __name__ == '__main__':
for i in range():
t=MyThread()
t.start() '''
Thread- 拿到A锁
Thread- 拿到B锁
Thread- 拿到B锁
Thread- 拿到A锁
然后就卡住，死锁了
解决方法，递归锁，在Python中为了支持在同一线程中多次请求同一资源，python提供了可重入锁RLock。
这个RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter记录了acquire的次数，从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源。上面的例子如果使用RLock代替Lock，则不会发生死锁：
mutexA=mutexB=threading.RLock() #一个线程拿到锁，counter加1,该线程内又碰到加锁的情况，则counter继续加1，这期间所有其他线程都只能等待，等待该线程释放所有锁，即counter递减到0为止
信号量Semaphore
同进程的一样
Semaphore管理一个内置的计数器，
每当调用acquire()时内置计数器-1；
调用release() 时内置计数器+1；
计数器不能小于0；当计数器为0时，acquire()将阻塞线程直到其他线程调用release()。
实例：(同时只有5个线程可以获得semaphore,即可以限制最大连接数为5)：
from threading import Thread,Semaphore
import threading
import time
# def func():
# if sm.acquire():
# print (threading.currentThread().getName() + ' get semaphore')
# time.sleep()
# sm.release()
def func():
sm.acquire()
print('%s get sm' %threading.current_thread().getName())
time.sleep()
sm.release()
if __name__ == '__main__':
sm=Semaphore()
for i in range():
t=Thread(target=func)
t.start()
与进程池是完全不同的概念，进程池Pool(4)，最大只能产生4个进程，而且从头到尾都只是这四个进程，不会产生新的，而信号量是产生一堆线程/进程
Event
event.isSet()：返回event的状态值； event.wait()：如果 event.isSet()==False将阻塞线程； event.set()： 设置event的状态值为True，所有阻塞池的线程激活进入就绪状态， 等待操作系统调度； event.clear()：恢复event的状态值为False。
from threading import Thread,Lock,RLock,currentThread,Event
e = Event()
def light():
time.sleep()
e.set()
def car():
print('\033[30m%s is waitting'%currentThread().getName())
count =
while not e.is_set():
if count>:
raise ConnectionError ('尝试次数过多')
print('开始尝试第%s次链接'%count)
e.wait() count+=
print('\033[37m%s is running' % currentThread().getName())
if __name__ == '__main__':
for i in range():
t= Thread(target=car)
t.start()
t = Thread(target=light)
t.start()
模拟连接案例