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Python高级编程 - 锁的语法(一)
2019-09-04 00:56:45 】 浏览:51
Tags:Python 高级 编程 语法


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
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