某個線程要共享數據時，先將其鎖定，此時資源的狀態爲“鎖定”，其他線程不能更改；直到該線程釋放資源，將資源的狀態變成“非鎖定”，其他的線程才能再次鎖定該資源。互斥鎖保證了每次只有一個線程進入寫入操作，從而保證了多線程情況下數據的正確性。
採用f_flag的方法效率低（上一篇文章最後）
創建鎖
mutex=threading.Lock()
鎖定
mutex.acquire([blocking])#裏面可以加blocking(等待的時間)或者不加，不加就會一直等待（堵塞）
釋放
mutex.release()
1、只要一上鎖，由多任務變爲單任務,相當於只有一個線程在運行
import threading
from threading import Thread
from threading import Lock
import time
thnum=0
#兩個線程都在搶着對這個鎖進行上鎖，如果有一方成功上鎖，那麼導致另外一方會堵塞（一直等待），到這個鎖被解開爲之
class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
mutex.acquire()
for i in range(10000):
global thnum
thnum+=1
print(thnum)
mutex.release()
def test():
global thnum
mutex.acquire() #等待可以上鎖，通知而不是輪訓，沒有佔用CPU
for i in range(10000):
thnum+=1
print(thnum)
mutex.release()#解鎖
mutex=Lock()
if __name__=='__main__':
t=MyThread()
t.start()
#創建一把互斥鎖，默認是沒有上鎖的
thn=Thread(target=test)
thn.start()
'''
10000
20000
'''
2、下面的代碼相對上面加鎖的時間變短了
import threading
from threading import Thread
from threading import Lock
import time
thnum=0
#兩個線程都在搶着對這個鎖進行上鎖，如果有一方成功上鎖，那麼導致另外一方會堵塞（一直等待），到這個鎖被解開爲之
class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
for i in range(10000):
mutex.acquire()
global thnum
thnum+=1
mutex.release()#釋放後，都開始搶，這樣上鎖的時間變短
print(thnum)
def test():
global thnum
for i in range(10000):
mutex.acquire()
thnum+=1
mutex.release()#解鎖
print(thnum)
mutex=Lock()
if __name__=='__main__':
t=MyThread()
t.start()
#創建一把互斥鎖，默認是沒有上鎖的
thn=Thread(target=test)
thn.start()
'''
10000
20000
'''
3、異步實現
同步：按照預定的先後順序執行
一個運行完後，釋放下一個，下一個鎖定後運行，再釋放下一個，下一個鎖定後，運行後釋放下一個..... 釋放第一個
異步：
#異步的實現
from multiprocessing import Pool
import time
import os
#getpid()獲取當前進程的進程號
#getppid()獲取當前進程的父進程號
def test():#子進程
print("----進程池中的進程-----pid=%d,ppid=%d --"%(os.getpid(),os.getppid()))
for i in range(3):
print("-----%d----"%i)
time.sleep(1)
return "over" #子進程執行完後返回給操作系統，返回給父進程
def test2(args):
print("-----callback func----pid=%d"%os.getpid())#主進程調用test2
print("------callback func---args=%s"%args)
def main():
pool=Pool(3)
pool.apply_async(func=test,callback=test2)#回調
time.sleep(5)#收到func進程結束後的信號後，執行回調函數test2
print("----主進程-pid = %d"%os.getpid())
if __name__=="__main__":
#main()
pool=Pool(3)
pool.apply_async(test,callback=test2)#回調
time.sleep(5)#收到func進程結束後的信號後，執行回調函數test2
print("----主進程-pid = %d"%os.getpid())
'''顯示結果不太正確，應該先運行test呀，再運行test2
-----callback func----pid=7044
------callback func---args=over
----主進程-pid = 7044
----進程池中的進程-----pid=3772,ppid=7044 --
-----0----
-----1----
-----2----
'''
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作者：哈嘿哈嘿搬磚嘍
來源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/yanhuatangtang/article/details/75316644
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