from multiprocessing import Process,Manager,Lock def work(data, lock): # 1.正常写法 """ # 上锁 lock.acquire() # 修改数据 data["count"] -= 1 # 解锁 lock.release() """ # 2.使用with语法可以简化上锁和解锁两步操作 with lock: data[0] += 1
import threading num = 0 def add(): with lock: # 自动加锁 global num ...
4. 线程multiprocessing和Threading都有锁(Lock)这个模块,而且都能达到下面的要求。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 fromthreadingimportThread,Lock a=1 deffunc1(lock): with lock: foriinrange(100000):
importthreadingimporttime# 创建一个锁lock=threading.Lock()# 未释放的锁defblock_thread():lock.acquire()print("Lock acquired by block_thread")time.sleep(5)# 模拟长时间操作# lock.release() # 此处未释放锁defother_thread():time.sleep(1)print("Attempting to acquire lock in other_thread")lock....
import threading class PurchaseRequest: ''' 初始化库存与锁 我们使用RLock代替了Lock,也可重入锁代替了普通锁 ''' def __init__(self, initial_value = 0): self._value = initial_value self._lock = threading.RLock() def incr(self,delta=1): ''' 加库存 ''' with self._lock: self._value...
p1 = Process(target=get_ticket, args=(i,lock)) p1.start() 其中的取钥匙和还钥匙动作可以简写with lock:尽量用这个 代替acquire和release 并且在此基础上做了一些异常处理,保证即便一个进程的代码出错退出了,也会归还钥匙 defget_ticket(i,lock): ...
with语句 由于threading.RLock()对象中实现了enter__()与__exit()方法,故我们可以使用with语句进行上下文管理形式的加锁解锁操作: import threadingnum = 0def add(): with lock: # 自动加锁 global num for i in range(10_000_000): num += 1 # 自动解锁def sub(): with lock: # 自动加锁 global...
同步锁:lock(一次只能放行一个) 递归锁:rlock(一次只能放行一个) 条件锁:condition(一次可以放行任意个) 事件锁:event(一次全部放行) 信号量锁:semaphore(一次可以放行特定个) 1、Lock() 同步锁 基本介绍 Lock锁的称呼有很多,如: 同步锁 互斥锁 它们是什么意思呢?如下所示: ...
): lock.acquire() withlock+=1 lock.release() def dewithlock(): global withlock for i in range(count): lock.acquire() withlock-=1 lock.release() def innolock(): global nolock for i in range(count): nolock+=1 def denolock(): global nolock for i in range(count): nolock-=...