python互斥鎖、加鎖、同步機制、異步通信知識總結

發(fā)布時間：2020-10-22 16:45:11 來源：腳本之家閱讀：170 作者：yanghuatang 欄目：開發(fā)技術

某個線程要共享數(shù)據(jù)時，先將其鎖定，此時資源的狀態(tài)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(tài)變成“非鎖定”，其他的線程才能再次鎖定該資源?；コ怄i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(shù)據(jù)的正確性。

采用f_flag的方法效率低

創(chuàng)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()

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(chuàng)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?yōu)閱稳蝿?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

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(chuàng)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(zhí)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：

#異步的實現(xiàn) 
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(zhí)行完后返回給操作系統(tǒng)，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(zhí)行回調函數(shù)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(zhí)行回調函數(shù)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---- 
'''

向AI問一下細節(jié)

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