python互斥锁、加锁、同步机制、异步通信知识总结

Python  /  管理员 发布于 7年前   177

某个线程要共享数据时，先将其锁定，此时资源的状态为“锁定”，其他线程不能更改；直到该线程释放资源，将资源的状态变成“非锁定”，其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进入写入操作，从而保证了多线程情况下数据的正确性。

采用f_flag的方法效率低

创建锁

mutex=threading.Lock()

锁定

mutex.acquire([blocking])#里面可以加blocking(等待的时间)或者不加，不加就会一直等待（堵塞）

释放

mutex.release()

import threading from threading import Thread from threading import Lock import time  thnum=0 #两个线程都在抢着对这个锁进行上锁，如果有一方成功上锁，那么导致另外一方会堵塞（一直等待），到这个锁被解开为之 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() #等待可以上锁，通知而不是轮训，没有占用CPU   for i in range(10000):     thnum+=1   print(thnum)   mutex.release()#解锁 mutex=Lock() if __name__=='__main__':   t=MyThread()   t.start()  #创建一把互斥锁，默认是没有上锁的  thn=Thread(target=test) thn.start()  ''''' 10000 20000 ''' 

只要一上锁，由多任务变为单任务,相当于只有一个线程在运行。

下面的代码相对上面加锁的时间变短了

import threading from threading import Thread from threading import Lock import time  thnum=0 #两个线程都在抢着对这个锁进行上锁，如果有一方成功上锁，那么导致另外一方会堵塞（一直等待），到这个锁被解开为之 class MyThread(threading.Thread):   def run(self):     for i in range(10000):       mutex.acquire()       global thnum       thnum+=1       mutex.release()#释放后，都开始抢，这样上锁的时间变短      print(thnum)      def test():   global thnum   for i in range(10000):     mutex.acquire()     thnum+=1     mutex.release()#解锁   print(thnum) mutex=Lock() if __name__=='__main__':   t=MyThread()   t.start()  #创建一把互斥锁，默认是没有上锁的  thn=Thread(target=test) thn.start()  ''''' 10000 20000 ''' 

只有必须加锁的地方才加锁

同步：按照预定的先后顺序执行

一个运行完后，释放下一个，下一个锁定后运行，再释放下一个，下一个锁定后，运行后释放下一个..... 释放第一个

异步：

#异步的实现 from multiprocessing import Pool import time import os  #getpid()获取当前进程的进程号 #getppid()获取当前进程的父进程号  def test():#子进程   print("----进程池中的进程-----pid=%d,ppid=%d --"%(os.getpid(),os.getppid()))   for i in range(3):     print("-----%d----"%i)     time.sleep(1)   return "over" #子进程执行完后返回给操作系统，返回给父进程  def test2(args):   print("-----callback func----pid=%d"%os.getpid())#主进程调用test2   print("------callback func---args=%s"%args)  def main():   pool=Pool(3)   pool.apply_async(func=test,callback=test2)#回调   time.sleep(5)#收到func进程结束后的信号后，执行回调函数test2    print("----主进程-pid = %d"%os.getpid())  if __name__=="__main__":   #main()   pool=Pool(3)   pool.apply_async(test,callback=test2)#回调   time.sleep(5)#收到func进程结束后的信号后，执行回调函数test2    print("----主进程-pid = %d"%os.getpid())  '''''显示结果不太正确，应该先运行test呀，再运行test2 -----callback func----pid=7044 ------callback func---args=over ----主进程-pid = 7044 ----进程池中的进程-----pid=3772,ppid=7044 -- -----0---- -----1---- -----2---- '''