资源总是有限的，程序运行如果对同一个对象进行操作，则有可能造成资源的争用，甚至导致死锁
也可能导致读写混乱
锁提供如下方法：
1.Lock.acquire([blocking])
2.Lock.release()
3.threading.Lock() 加载线程的锁对象，是一个基本的锁对象，一次只能一个锁定，其余锁请求，需等待锁释放后才能获取
4.threading.RLock() 多重锁，在同一线程中可用被多次acquire。如果使用RLock，那么acquire和release必须成对出现，
调用了n次acquire锁请求，则必须调用n次的release才能在线程中释放锁对象
例如：
无锁：
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#coding=utf8import threadingimport timenum = 0def sum_num(i): global num time.sleep(1) num +=i print numprint '%s thread start!'%(time.ctime())try: for i in range(6): t =threading.Thread(target=sum_num,args=(i,)) t.start()except KeyboardInterrupt,e: print "you stop the threading"print '%s thread end!'%(time.ctime()) |
输出：
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Sun May 28 20:54:59 2017 thread start!Sun May 28 20:54:59 2017 thread end!01371015 |
结果显示混乱
引入锁：
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#coding=utf8import threadingimport timenum = 0def sum_num(i): lock.acquire() global num time.sleep(1) num +=i print num lock.release()print '%s thread start!'%(time.ctime())try: lock=threading.Lock() list = [] for i in range(6): t =threading.Thread(target=sum_num,args=(i,)) list.append(t) t.start() for threadinglist in list: threadinglist.join()except KeyboardInterrupt,e: print "you stop the threading"print '%s thread end!'%(time.ctime()) |
结果：
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Sun May 28 21:15:37 2017 thread start!01361015Sun May 28 21:15:43 2017 thread end! |
其中：
lock=threading.Lock()加载锁的方法也可以换成lock=threading.RLock()
如果将上面的sum_num修改为：
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lock.acquire()global numlock.acquire()time.sleep(1)num +=ilock.release()print numlock.release() |
那么：
lock=threading.Lock() 加载的锁，则一直处于等待中，锁等待
而lock=threading.RLock() 运行正常
以上这篇对python多线程中Lock()与RLock()锁详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/comprel/article/details/72798354
