线程与进程锁
GIL全局解释器锁
Python代码的执行由Python虚拟机(也叫解释器主循环)来控制。Python在设计之初就考虑到要在主循环中，同时只有一个线程在执行。虽然 Python 解释器中可以“运行”多个线程，但在任意时刻只有一个线程在解释器中运行。对Python虚拟机的访问由全局解释器锁(GIL)来控制，正是这个锁能保证同一时刻只有一个线程在运行。在多线程环境中，Python 虚拟机按以下方式执行：
- 设置 GIL；
- 切换到一个线程去运行；
- 运行指定数量的字节码指令或者线程主动让出控制(可以调用 time.sleep(0))；
- 把线程设置为睡眠状态；
- 解锁 GIL；
- 再次重复以上所有步骤。
在调用外部代码(如 C/C++扩展函数)的时候，GIL将会被锁定，直到这个函数结束为止(由于在这期间没有Python的字节码被运行，所以不会做线程切换)编写扩展的程序员可以主动解锁GIL。
线程锁
from threading import Thread,Lock
x = 0
mutex = Lock()
def task():
global x
# mutex.acquire()
for i in range(200000):
x = x+1
# t1 的 x刚拿到0 保存状态 就被切了
# t2 的 x拿到0 进行+1 1
# t1 又获得运行了 x = 0 +1 1
# 思考:一共加了几次1? 加了两次1 真实运算出来的数字本来应该+2 实际只+1
# 这就产生了数据安全问题.
# mutex.release()
if __name__ == '__main__':
t1 = Thread(target=task)
t2 = Thread(target=task)
t3 = Thread(target=task)
t1.start()
t2.start()
t3.start()
t1.join()
t2.join()
t3.join()
print(x)
C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python36\python.exe D:/python/9.18/02线程锁.py
289103
数据量较大时用线程就会出现数据遗失问题，所以我们要加线程锁，保证数据的安全
死锁问题
from threading import Thread,Lock
mutex1 = Lock()
mutex2 = Lock()
import time
class MyThreada(Thread):
def run(self):
self.task1()
self.task2()
def task1(self):
mutex1.acquire()
print(f'{self.name} 抢到了 锁1 ')
mutex2.acquire()
print(f'{self.name} 抢到了 锁2 ')
mutex2.release()
print(f'{self.name} 释放了 锁2 ')
mutex1.release()
print(f'{self.name} 释放了 锁1 ')
def task2(self):
mutex2.acquire()
print(f'{self.name} 抢到了 锁2 ')
time.sleep(1)
mutex1.acquire()
print(f'{self.name} 抢到了 锁1 ')
mutex1.release()
print(f'{self.name} 释放了 锁1 ')
mutex2.release()
print(f'{self.name} 释放了 锁2 ')
for i in range(3):
t = MyThreada()
t.start()
# 两个线程
# 线程1拿到了(锁头2)想要往下执行需要(锁头1),
# 线程2拿到了(锁头1)想要往下执行需要(锁头2)
# 互相都拿到了彼此想要往下执行的必需条件,互相都不放手里的锁头,这样我们的程序就会卡在这。
信号量
from threading import Thread,currentThread,Semaphore
import time
def task():
sm.acquire()
print(f'{currentThread().name} 在执行')
time.sleep(3)
sm.release()
sm = Semaphore(5)
for i in range(15):
t = Thread(target=task)
t.start()
## 5个数据一组打印，相当于一个进程池
