宜配屋

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()

import threading 
from threading import Thread 
from threading import Lock 
import time 
 
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 
class MyThread(threading.Thread): 
  def run(self): 
    mutex.acquire() 
    for i in range(10000): 
      global thnum 
      thnum+=1   
    print(thnum) 
    mutex.release()  
def test(): 
  global thnum 
  mutex.acquire() #等待可以上锁，通知而不是轮训，没有占用CPU 
  for i in range(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

import threading 
from threading import Thread 
from threading import Lock 
import time 
 
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 
class MyThread(threading.Thread): 
  def run(self): 
    for i in range(10000): 
      mutex.acquire() 
      global thnum 
      thnum+=1 
      mutex.release()#释放后，都开始抢，这样上锁的时间变短  
    print(thnum) 
     
def test(): 
  global thnum 
  for i in range(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 
from multiprocessing import Pool 
import time 
import os 
 
#getpid()获取当前进程的进程号 
#getppid()获取当前进程的父进程号 
 
def test():#子进程 
  print("----进程池中的进程-----pid=%d,ppid=%d --"%(os.getpid(),os.getppid())) 
  for i in range(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 
 
def test2(args): 
  print("-----callback func----pid=%d"%os.getpid())#主进程调用test2 
  print("------callback func---args=%s"%args) 
 
def main(): 
  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 
-----callback func----pid=7044 
------callback func---args=over 
----主进程-pid = 7044 
----进程池中的进程-----pid=3772,ppid=7044 -- 
-----0---- 
-----1---- 
-----2---- 
'''