锁
在使用用的过程中需要导入threading模块的Lock类
使用锁：
锁的语法
创建锁、锁定锁、释放锁
from threading import Lock
# 创建锁
mutex = Lock()
# 获取锁（上锁）
mutex.acquire()
# 释放锁（解锁）
mutex.release()
在锁定锁的过程中acquire()方法可以接受一个blocking参数，
如果设定blocking为True，则当前线程会堵塞，直到获取到这个锁为止（如果没有 指定，那么默认为True）
如果设定blocking为False，则当前线程不会堵塞
上锁和解锁的过程（假设是多线程调度）：
这个锁一般是为共享资源服务的，即多个线程同时使用共享资源。这个锁同一时间只能有一个线程调度，其他线程阻塞，只有当前调度的线程释放这个锁，阻塞的线程才能调度。
锁的优点：
确保了某段关键代码只能有一个线程从头到尾完整的执行。
锁的缺点：
组织了多线程的并发执行，包含锁的某段代码实际上只能以单线程模式执行，效率就大大的降低了；代码中可能存在多个锁，如果多个线程拥有多个锁，容易造成死锁。
死锁的现象（实例）：
# 死锁 两者都没有释放对方需要的锁，而释放的条件恰好是获取对方释放所需要的锁
# 线程1
class MyThread1(threading.Thread):
def __init__(self):
super().__init__()
def run(self):
# 线程1获取A锁
if mutexA.acquire():
print(self.name+"-----do1---up-----")
sleep(1)
# 此时线程2获取了B锁，需要等待线程2释放B锁
if mutexB.acquire():
print(self.name + "-----do1---down-----")
mutexB.release()
mutexA.release()
# 线程2
class MyThread2(threading.Thread):
def __init__(self):
super().__init__()
def run(self):
# 线程2获取B锁
if mutexB.acquire():
print(self.name + "-----do2---up-----")
sleep(1)
# 此时线程1获取了A锁，需要等待线程1释放A锁
if mutexA.acquire():
print(self.name + "-----do2---down-----")
mutexA.release()
mutexB.release()
mutexA = threading.Lock()
mutexB = threading.Lock()
if __name__ == '__main__':
# 线程1和线程2同时执行
t1 = MyThread1()
t2 = MyThread2()
t1.start()
t2.start()
避免死锁的方法：银行家算法
多进程与多线程比较及选择
是否采用多任务处理，取决于我们的任务类型
如果是计算密集型，需要大量的CPU资源进行运算，代码的运行效率至关重 要，这样的任务一般不使用多线程进行，因为频繁的任务调度会拖慢CPU的
运算。
如果是IO密集型，涉及到硬盘读写，网络读写等的任务，更多的时间在等待 IO操作完成，这一类任务可以放到多线程或多进程中来进行。
单线程、多线程、多进程（一起实现同一代码的时间）
# 单线程、多线程、多进程的使用及不同
# 简单的求和
def fib(x):
res = 0
for i in range(100000000):
res += i*x
return res
# 阶乘
def fac(x):
if x < 2:
return 1
return x*fac(x-1)
# 简单的求和
def sum(x):
res = 0
for i in range(50000000):
res += i*x
return res
# 函数列表
funcs = [fib, fac, sum]
n = 100
class MyThread(threading.Thread):
def __init__(self, func, args, name=""):
super().__init__()
self.name = name
self.func = func
self.args = args
self.res = 0
def getResult(self):
return