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

　　

<>强创建锁
　　

　　

互斥=threading.Lock ()
　　

　　

<强>锁定
　　

　　

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

　　

<强>释放
　　

　　

mutex.release () 　　 　　 　　进口线程 　　从线程进口线程 　　从线程进口锁 　　导入的时间 　　 　　thnum=0 　　#两个线程都在抢着对这个锁进行上的锁,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 　　类MyThread (threading.Thread): 　　def运行(自我): 　　mutex.acquire () 　　因为我在范围(10000): 　　全球thnum 　　thnum +=1 　　打印(thnum) 　　mutex.release () 　　def测试(): 　　全球thnum 　　mutex.acquire() #等待可以上的锁,通知而不是轮训,没有占用CPU 　　因为我在范围(10000): 　　thnum +=1 　　打印(thnum) 　　mutex.release() #解锁 　　互斥锁=() 　　if __name__==癬_main__”: 　　t=MyThread () 　　t.start () 　　 　　#创建一把互斥锁,默认是没有上锁的 　　 　　而不是=线程(目标=测试) 　　thn.start () 　　 　　”“” 　　10000 　　20000 　　" 之前 　　 　　

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

　　 　　 　　进口线程 　　从线程进口线程 　　从线程进口锁 　　导入的时间 　　 　　thnum=0 　　#两个线程都在抢着对这个锁进行上的锁,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 　　类MyThread (threading.Thread): 　　def运行(自我): 　　因为我在范围(10000): 　　mutex.acquire () 　　全球thnum 　　thnum +=1 　　mutex.release() #释放后,都开始抢,这样上锁的时间变短 　　打印(thnum) 　　 　　def测试(): 　　全球thnum 　　因为我在范围(10000): 　　mutex.acquire () 　　thnum +=1 　　mutex.release() #解锁 　　打印(thnum) 　　互斥锁=() 　　if __name__==癬_main__”: 　　t=MyThread () 　　t.start () 　　 　　#创建一把互斥锁,默认是没有上锁的 　　 　　而不是=线程(目标=测试) 　　thn.start () 　　 　　”“” 　　10000 　　20000 　　" 之前 　　 　　

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 　　从多处理导入池 　　导入的时间 　　进口操作系统 　　 　　# getpid()获取当前进程的进程号 　　# getppid()获取当前进程的父进程号 　　 　　def测试():#子进程 　　打印(“——进程池中的进程- - - - - pid=% d, ppid=% d——“% (os.getpid (), os.getppid ())) 　　因为我在范围(3): 　　print (“% d - - - - - - - - - - -”%我) 　　time . sleep (1) 　　返回”“#子进程执行完后返回给操作系统,返回给父进程 　　 　　def test2 (args): 　　打印(“- - - - -回调函数——pid=% d % os.getpid()) #主进程调用test2 　　打印(“- - - - - -回调函数,参数=% s " % args) 　　 　　def main (): 　　池=池(3) 　　pool.apply_async (func=测试,调=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 　　 　　打印(“- - - - -主进程pid=% d % os.getpid ()) 　　 　　if __name__==癬_main__”: 　　# main () 　　池=池(3) 　　pool.apply_async(测试、调=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 　　 　　打印(“- - - - -主进程pid=% d % os.getpid ()) 　　 　　”“显示结果不太正确,应该先运行测试呀,再运行test2 　　- - - - -回调函数——pid=7044 　　- - - - - -回调函数——args=- - - - -主进程pid=7044 　　——进程池中的进程- - - - - pid=3772, ppid=7044— 　　- - - - - - - - - - 0 　　- - - - - - - - - - 1 　　- - - - - - - - - - 2 　　"

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