python的多线程编程——锁

python 多线程

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如果多个线程共同对某个数据修改，则可能出现不可预料的结果，为了保证数据的正确性，需要对多个线程进行同步。
使用Thread对象的Lock和Rlock可以实现简单的线程同步，这两个对象都有acquire方法和release方法，对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据，可以将其操作放到acquire和release方法之间。如下：
多线程的优势在于可以同时运行多个任务（至少感觉起来是这样）。但是当线程需要共享数据时，可能存在数据不同步的问题。
考虑这样一种情况：一个列表里所有元素都是0，线程”set”从后向前把所有元素改成1，而线程”print”负责从前往后读取列表并打印。
那么，可能线程”set”开始改的时候，线程”print”便来打印列表了，输出就成了一半0一半1，这就是数据的不同步。为了避免这种情况，引入了锁的概念。
锁有两种状态——锁定和未锁定。每当一个线程比如”set”要访问共享数据时，必须先获得锁定；如果已经有别的线程比如”print”获得锁定了，那么就让线程”set”暂停，也就是同步阻塞；等到线程”print”访问完毕，释放锁以后，再让线程”set”继续。
经过这样的处理，打印列表时要么全部输出0，要么全部输出1，不会再出现一半0一半1的尴尬场面。

锁的类型

在python的threading模块中，提供了三种锁，如下所示：

在进行锁的操作的时候，必须在每个线程中，自己获取锁，然后自己释放锁，否则会造成一直在等待，这种状态就是传说中的死锁。

import threadingimport  timeclass Num:    def __init__(self):        self.num=0        self.lock=threading.Lock()    def add(self):        self.lock.acquire()#加锁，锁住相应的资源        self.num+=1        num=self.num        self.lock.release()#解锁，释放该资源        return  nums=Num()class thread(threading.Thread):    def __init__(self,item):        threading.Thread.__init__(self)        self.item=item    def run(self):        time.sleep(2)        value=s.add()        print (self.item,value)#序号，值for item in range(4):    t=thread(item)    t.start()    t.join()运行结果：0  11  22  33  4

在进行此实验的时候，如果线程出现错误，那么是无法关闭的，从而只有杀掉进程才可以，从而可以使用命令如下：
killall python
杀掉进程的同时杀掉线程。（可以杀死进程，但是线程是无法杀掉的）