mutex.release() #释放锁 if __name__ == "__main__": mutex = Lock() #实例化LOCK类 t_list = [] #初始化一个列表 for i in range(10): t = Thread(target=task) #实例化线程类 t_list.append(t) #将线程实例存入列表中 t.start() #创建线程 for t in
如果多个线程锁定资源并互相等待,就会产生死锁,导致程序卡住: lock1=threading.Lock()lock2=threading.Lock()defthread1():withlock1:print("线程1 拿到了 lock1")withlock2:print("线程1 拿到了 lock2")defthread2():withlock2:print("线程2 拿到了 lock2")withlock1:print("线程2 拿到了 lock1")t1=...
lock.acquire()#获取一把锁 #加锁后相当于变成串行的了num -= 1#对此公共变量进行-1操作lock.release()#必须释放,不施放所有的都等待了lock= threading.Lock()#定义一个锁实例num = 100#设定一个共享变量thread_list =[]foriinrange(100): t= threading.Thread(target=addNum) t.start() thread_list.a...
mutex.release()num=0mutex=threading.Lock()deftest():foriinrange(5):t=MyThread()t.start()if__name__=='__main__':test() 运行结果: Thread-3 set num to 1 Thread-4 set num to 2 Thread-5 set num to 3 Thread-2 set num to 4 Thread-1 set num to 5 可以看到,加入互斥锁后,运行...
进程(process)和线程(thread)是非常抽象的概念, 也是程序员必需掌握的核心知识。多进程和多线程编程对于代码的并发执行,提升代码效率和缩短运行时间至关重要。小编我今天就来尝试下用一文总结下Python多进程和多线程的概念和区别, 并详细介绍如何使用python的multiprocess和threading模块进行多线程和多进程编程。 重要知识点...
在多线程编程中,线程之间共享资源时,可能会导致一些不可预知的问题,例如数据不一致或资源竞争。为了解决这些问题,我们可以使用互斥锁(Mutex)。互斥锁可以保证在同一时刻只有一个线程能够访问共享资源,从而避免冲突。 本文将带你一步步实现Python线程中的互斥锁,下面是整个流程的概述。
""" # 导入线程threading模块 import threading # 声明全局变量 g_num = 0 # 创建互斥锁 mutex = threading.Lock() def my_thread1(): # 声明全局变量 global g_num # 循环 1000000 次,每次累计加 1 for i in range(0,1000000): # 锁定资源 mutex.acquire() g_num = g_num + 1 # 解锁资源 ...
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进程使用的内存地址可以上锁,即一个线程使用某些共享内存时,其他线程必须等它结束,才能使用这一块内存。(比如火车上的洗手间)-”互斥锁(mutex)” 进程使用的内存地址可以限定使用量(比如火车上的餐厅,最多只允许多少人进入,如果满了需要在门口等,等有人出来了才能进去)-“信号量(semaphore)” ...
mutex.release()其中，锁定方法acquire可以有一个blocking参数。如果设定blocking为True，则当前线程会堵塞，直到获取到这个锁为止（如果没有指定，那么默认为True）如果设定blocking为False，则当前线程不会堵塞 使用互斥锁实现上面的例子的代码如下：from threading import Thread, Lock import time g_num = 0 def test1...