python互斥锁、加锁、同步机制、异步通信知识总结
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()
importthreading fromthreadingimportThread fromthreadingimportLock importtime 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 classMyThread(threading.Thread): defrun(self): mutex.acquire() foriinrange(10000): globalthnum thnum+=1 print(thnum) mutex.release() deftest(): globalthnum mutex.acquire()#等待可以上锁，通知而不是轮训，没有占用CPU foriinrange(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
importthreading fromthreadingimportThread fromthreadingimportLock importtime 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 classMyThread(threading.Thread): defrun(self): foriinrange(10000): mutex.acquire() globalthnum thnum+=1 mutex.release()#释放后，都开始抢，这样上锁的时间变短 print(thnum) deftest(): globalthnum foriinrange(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
frommultiprocessingimportPool
importtime
importos
#getpid()获取当前进程的进程号
#getppid()获取当前进程的父进程号
deftest():#子进程
print("----进程池中的进程-----pid=%d,ppid=%d--"%(os.getpid(),os.getppid()))
foriinrange(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
deftest2(args):
print("-----callbackfunc----pid=%d"%os.getpid())#主进程调用test2
print("------callbackfunc---args=%s"%args)
defmain():
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
-----callbackfunc----pid=7044
------callbackfunc---args=over
----主进程-pid=7044
----进程池中的进程-----pid=3772,ppid=7044--
-----0----
-----1----
-----2----
'''