self.redis_conn=redis_connprint("init the redis connection")#获取锁defget_lock(self,name,value):whileTrue:#set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)#nx - 如果设置为True,则只有name不存在时,当前set操作才执行#ex - 过期时间(秒)result=self.redis_conn.set(name,value,nx=Tru...
print("release the lock is success") def redis_lock_test(lock,name,value): try: print("% --start to work"%name) print("% --ready get the lock and execute lock operation"%name) lock.get_lock(name,value)#这里是获取锁操作 print("% --get the lock and continue to operation"%name) ...
lock_name pip = self.redis_client.pipeline(True) while True: try: pip.watch(lock) # 获取锁的值,即设置锁时的UUID值 lock_value = self.redis_client.get(lock) if not lock_value: return True if lock_value.decode() == identifier: pip.multi() pip.delete(lock) pip.execute() return True...
lock=threading.Lock() defwork(): print('working..') time.sleep(0.2) lock.release()# 1解锁 lock.acquire()# 1上锁 print("get locker 1") lock.acquire()# 2上锁 print("get locker 2") threading.Thread(target=work).start() threading.Thread(target=work).start() print("release locker") ...
lock.acquire() print('get lock') raise except: pass finally: print('release lock') lock.release() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 推荐使用 with 方法 推荐的使用方法是with,在文件操作,线程锁操作时经常使用with方法。在with的语法中,获取锁和释放锁都已经自动完成,所以是一种更加简洁和...
""" # 导入进程模块 from multiprocessing import Process,Lock num = 0 def get_sum1(): global num # 声明全局变量 for i in range(10000): num = num +1 print("get_sum1:",num) def get_sum2(): global num # 声明全局变量 for i in range(10000): num = num + 1 print("get_sum2:...
简介:Python基础系列讲解——线程锁Lock的使用介绍 我们知道Python的线程是封装了底层操作系统的线程,在Linux系统中是Pthread(全称为POSIX Thread),在Windows中是Windows Thread。因此Python的线程是完全受操作系统的管理的。但是在计算密集型的任务中多线程反而比单线程更慢。
self.func = func self.lock = RLock() def __get__(self, obj, type=None): ...
with lock 前文,我们通过lock.acquire()与lock.release()实现了锁的获取与释放,但其实我们Python还给我们提供了一个更简单的语法,通过with lock来获取与释放锁。 示例如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importthreadingimporttimeclassAddThread():def__init__(self,start=0):self.lock=...
在专栏《教你用 Python 进阶量化交易》的《多进程和多线程的分析》中我们讲到过GIL(Global Interpreter Lock全局解释器锁)。 我们知道Python的线程是封装了底层操作系统的线程,在Linux系统中是Pthread(全称为POSIX Thread),在Windows中是Windows Thread。因此Python的线程是完全受操作系统的管理的。但是在计算密集型的任务...