◎知识点
多进程同步之Lock
多线程同步之Lock
◎脚本练习
▽ 多进程同步之Lock
"""
为了保证多个进程能安全地操作共享数据，必须确保一个进程在操作共享数据时，其它进程都不能操作。
与上厕所同理，一个进程A在操作共享数据前必须先试图获得锁从而给相关代码上锁，进程A获得了锁之后，
锁的状态变为"locked"。如果另外一个进程B试图获得锁，进程B的状态会变为"blocked"并且被添加到锁等待池，
只能等待获得锁的进程A释放之后，锁的状态变为"unlocked"，进程调度程序再从锁等待池中处于状态"blocked"
的进程中选择一个来获得锁，获得锁之后该进程的状态变为"running"。由于只有一把锁，无论有多少个进程，
同一时刻最多只有一个进程能获得该锁，这样，就确保了操作共享数据的相关代码只能由一个进程从头到尾
完整地执行，从而确保了多个进程操作共享数据总是安全的。
但是，包含锁的相关代码只能以单进程模式执行，因此效率大大降低了。
"""
"""
标准库模块multiprocessing中提供了一个类对象Lock，用于表示锁，以实现多进程之间的同步。
简单地说，同步就意味着"阻塞和等待"。
为了保证获得锁的进程用完后一定要释放锁，可以将操作共享数据的相关代码放在try语句块中，
把释放锁的代码放在finally语句块中。
由于类对象Lock遵守了上下文管理协议，所以可以使用with语句进行简化，这样，在进行运行时上下文时
会自动调用方法acquire()，在离开运行时上下文时会自动调用方法release()。
"""
from multiprocessing import Process, Lock, Value
def do_sth(num, lock):
for i in range(10000):
"""
lock.acquire()
try:
num.value += 1
finally:
lock.release()
"""
with lock:
num.value += 1
if __name__ == '__main__':
num = Value('i', 0)
lock = Lock()
p1 = Process(target=do_sth, args=(num, lock))
p2 = Process(target=do_sth, args=(num, lock))
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
print(num.value)▽ 多线程同步之Lock
""" 为了保证多个线程能安全地操作共享数据，必须确保一个进程在操作共享数据时，其它线程都不能操作。 与上厕所同理，一个线程A在操作共享数据前必须先试图获得锁从而给相关代码上锁，线程A获得了锁之后， 锁的状态变为"locked"。如果另外一个线程B试图获得锁，进程B的状态会变为"blocked"并且被添加到锁等待池， 只能等待获得锁的线程A释放之后，锁的状态变为"unlocked"，线程调度程序再从锁等待池中处于状态"blocked" 的线程中选择一个来获得锁，获得锁之后该线程的状态变为"running"。由于只有一把锁，无论有多少个线程， 同一时刻最多只有一个线程能获得该锁，这样，就确保了操作共享数据的相关代码只能由一个线程从头到尾 完整地执行，从而确保了多个线程操作共享数据总是安全的。 但是，包含锁的相关代码只能以单线程模式执行，因此效率大大降低了。 """ """ 标准库模块threading中提供了一个类对象Lock，用于表示锁，以实现多线程之间的同步。 简单地说，同步就意味着"阻塞和等待"。 为了保证获得锁的进程用完后一定要释放锁，可以将操作共享数据的相关代码放在try语句块中， 把释放锁的代码放在finally语句块中。 由于类对象Lock遵守了上下文管理协议，所以可以使用with语句进行简化，这样，在进行运行时上下文时 会自动调用方法acquire()，在离开运行时上下文时会自动调用方法release()。 """ from threading import Thread, Lock num1 = 0 lock = Lock() def do_sth1(): global num1 for i in range(10000): """ lock.acquire() try: num.value += 1 finally: lock.release() """ with lock: num1 += 1 if __name__ == '__main__': t1 = Thread(target=do_sth1) t2 = Thread(target=do_sth1) t1.start() t2.start() t1.join() t2.join() print(num1)
◎脚本地址：https://github.com/anzhihe/learning/blob/master/python/practise/learn-python/python_senior/lock.py
