【Python高级编程016 ● 多任务编程 ● 线程同步的方式二：互斥锁 】

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---------Python基础编程---------

Author : AI菌

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【内容讲解】

一、互斥锁的概念:
    互斥锁就是保证同一时刻只能有一个线程去操作共享数据,保证共享数据不会出现错误问题;
二、互斥锁的好处:
    确保某段关键代码只能由一个线程从头到尾完整地去执行,
    保证多个线程访问共享数据不会出现数据错误问题。
三、互斥锁的坏处:
    1、使用互斥锁会影响代码的执行效率，多任务改成了单任务执行;
    2、互斥锁如果没有使用好容易出现死锁的情况。
四、互斥锁的使用:
    # threading模块中定义了Lock变量，
    # 这个变量本质上是一个函数，通过调用这个函数可以获取一把互斥锁
    ------------------------------------------------------------------
    # 创建锁
    lock = threading.Lock()
    # 上锁
    lock.acquire()
        这里编写代码能保证同一时刻只能有一个线程去操作, 对共享数据进行锁定
    # 释放锁
    lock.release()
    ------------------------------------------------------------------

【代码演示】

"""
一、互斥锁的概念:
    互斥锁就是保证同一时刻只能有一个线程去操作共享数据,保证共享数据不会出现错误问题;
二、互斥锁的好处:
    确保某段关键代码只能由一个线程从头到尾完整地去执行,
    保证多个线程访问共享数据不会出现数据错误问题。
三、互斥锁的坏处:
    1、使用互斥锁会影响代码的执行效率，多任务改成了单任务执行;
    2、互斥锁如果没有使用好容易出现死锁的情况。
四、互斥锁的使用:
    # threading模块中定义了Lock变量，
    # 这个变量本质上是一个函数，通过调用这个函数可以获取一把互斥锁
    ------------------------------------------------------------------
    # 创建锁
    lock = threading.Lock()
    # 上锁
    lock.acquire()
        这里编写代码能保证同一时刻只能有一个线程去操作, 对共享数据进行锁定
    # 释放锁
    lock.release()
    ------------------------------------------------------------------
"""

# 定义两个函数，实现循环100万次，每循环一次给全局变量加1
# 创建两个子线程执行对应的两个函数，查看计算后的结果
# 如果计算过程不出错,两个子线程执行完毕,全局变量的值应该是200万

import threading

# 定义全局变量
g_num = 0
# 创建互斥锁,本质上是一个函数
lock = threading.Lock()


# 循环1000000次，每循环一次给全局变量加1
def calc_num1():
    # 操作共享数据之前要上锁
    lock.acquire()
    # 声明此处加上global表示要修改全局变量的内存地址
    global g_num
    for i in range(1000000):
        g_num += 1

    print("calc_num1:", g_num)
    # 共享数据操作完以后要释放所
    lock.release()


# 循环1000000次，每循环一次给全局变量加1
def calc_num2():
    # 操作共享数据之前要上锁
    lock.acquire()
    # 声明此处加上global表示要修改全局变量的内存地址
    global g_num
    for i in range(1000000):
        g_num += 1

    print("calc_num2:", g_num)
    # 共享数据操作完以后要释放所
    lock.release()


if __name__ == '__main__':
    # 创建第一个子线程
    first_thread = threading.Thread(target=calc_num1)
    # 创建第二个子线程
    second_thread = threading.Thread(target=calc_num2)

    # 启动线程执行任务
    first_thread.start()
    second_thread.start()

【运行结果】

calc_num1: 1000000
calc_num2: 2000000

【往期精彩】

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