锁(lock)锁的使用姿势姿势一threading.lock(): 创建锁对象acquire(): 获取锁release (): 释放锁import threading
#创建锁对象
lock = threading.Lock()
#获取锁
lock.acquire()
#释放锁
lock.release()注释： acquire() 和 release() 是成对出现的。往往死锁的出
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2023-08-16 11:43:46
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按照惯例先上官方文档：In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython
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2023-11-27 20:46:14
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# Python 中的锁
作为一名刚入行的开发者，你可能对“锁”这个概念感到陌生。在编程中，锁是一种同步机制，用于防止多个线程同时访问共享资源，从而避免数据竞争和不一致性。在 Python 中，我们可以使用 `threading` 模块中的 `Lock` 类来实现锁。
## 步骤流程
以下是实现 Python 锁的步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 |
原创
2024-07-17 05:17:07
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python的锁可以独立提取出来mutex = threading.Lock()
#锁的使用
#创建锁
mutex = threading.Lock()
#锁定
mutex.acquire([timeout])
#释放
mutex.release()概念好几个人问我给资源加锁是怎么回事，其实并不是给资源加锁, 而是用锁去锁定资源，你可以定义多个锁, 像下面的代码, 当你需要独占某一资源
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2024-06-04 10:11:52
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GIL是解释器内部的一把锁，确切一点说是CPython解释器内部的一把锁，所以要注意区分 这和我们在Python代码中使用线程锁Lock并不是一个层面的概念。1. GIL产生的背景:在CPython解释内部运行多个线程的时候，每个线程都需要解释器内部申请相应的全局资源，由于C语言本身比较底层造成CPython在管理所有全局资源的时候并不能应对所有线程同时的资源请求，因此为了防止资源竞争而发生错误，
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2024-06-19 21:49:59
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# Python 的悲观锁和乐观锁
在多线程或多进程环境中，数据的一致性和完整性是一个重要的问题。Python 提供了多种机制来处理并发访问，其中悲观锁（Pessimistic Locking）和乐观锁（Optimistic Locking）是常被提及的两种锁机制，适用于不同场景。下面我们将探讨这两种锁的原理以及各自的实现方式，并给出相应的代码示例。
## 悲观锁
悲观锁是一种对待竞争的保守
0x00 前言本片文章讲述了小明同学在编写python多线程过程中遇到一些奇怪现象，小明根据这些奇怪现象挖掘背后的原因...通过遇到的问题，引申出全局解释器锁，同步锁，递归锁，信号量...0x01 全局解释器锁小明同学在实验过程中，需要计算一个加法和一个乘法，觉得单线程运行时间较长，所以改为多线程，不料发现线程比单线程运行时间还长...单线程代码如下，运行时间为8.41097640991211im
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2024-08-11 08:07:30
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简介
本文主要介绍全局解释器锁(Global Interceptor Lock)GIL的基础知识，涉及基本概念，工作原理，对多线程性能影响等。
什么是全局解释器锁GIL
Python代码的执行由Python 虚拟机(也叫解释器主循环，CPython版本)来控制，Python 在设计之初就考虑到要在解释器的主循环中，同时只有一个线程在执行，即在任意时刻，只有一个线程在解释器中运行。对
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2023-12-13 08:11:54
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线程互斥锁1.线程互斥锁介绍当多个线程几乎同时修改某一个共享数据的时候，需要进行同步控制，线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源，最简单的同步机制是引入互斥锁。互斥锁为资源引入一个状态：锁定/非锁定某个线程要更改共享数据时，先将其锁定，此时资源的状态为“锁定”，其他线程不能更改；直到该线程释放资源，将资源的状态变成“非锁定”，其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作
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2023-12-17 20:14:17
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Python线程与线程锁
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2023-06-15 10:26:50
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死锁不合理的同步方式，将会造成死锁，死锁有大致如下两种递归死锁当一把锁在一个进程下重复使用而并未及时释放时，会造成死锁自己持有锁时，二次加锁，这就是重复加锁，会导致死锁实现递归死锁from multiprocessing import Process,Lock,RLock
def func(lock):
print('开启进程')
with lock:# 加锁
p
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2024-04-10 14:05:00
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1、进程和线程的区别 在软件应用中，使用最为广泛的并发管理编程范式是基于多线程的。一般来说，应用是由单个进程所启动的，这个进程又会被划分为多个独立的线程，这些线程表示不同类型的活动，它们并行运行，同时又彼此竞争。2、多进程初级使用，通过threading模块进行管理和使用多线程01、线程说明
--线程主要由3个元素构成：程序计
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2023-08-21 13:50:31
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前面说到了python多线程是为了让一个程序同时干两件或者多件事情，达到多任务功能。那么问题又来了，同时干多件事情的时候，多件事情之间会不会有影响呢？比如A线程要修改num=1这个变量，B线程也要修改num=1这个变量，那么这个时候到底听谁的？再举个取钱的例子（貌似别人讲线程的时候也喜欢用取钱这个例子），假如小明的银行卡里有10000元，他在ATM机上取出1000元（A线程）的同时也通过从银行卡转
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2023-10-13 12:58:29
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# Python 的各种锁：保证多线程安全的一把钥匙
在多线程编程中，线程之间往往会争夺共享资源，这可能导致数据的不一致性和程序的异常行为。为了避免这些问题，Python 提供了多种锁机制来管理线程对共享资源的访问。本文将介绍 Python 中的各种锁，基本使用方法以及代码示例。
## 什么是锁？
锁是一个机制，用于保护共享资源，使得同一时间内只有一个线程可以访问该资源。在 Python 中
原创
2024-09-14 03:40:57
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# Python的乐观锁实现指南
在现代应用中，数据并发处理是一个重要的课题。在数据库中，乐观锁是一种常用的并发控制机制。相比悲观锁，乐观锁在处理冲突时更加高效。本文将教你如何在Python中实现乐观锁。
### 实现流程
以下是实现乐观锁的步骤：
| 步骤 | 任务 |
|:----:|--------------------
原创
2024-10-02 03:38:18
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# 理解 Python 的 GIL 锁
## 引言
在多线程编程中，如何合理地管理共享资源是一个重要课题。在 Python 中，由于其 Global Interpreter Lock（GIL）机制，很多开发者在面对多线程应用时不得不考虑 GIL 对性能的影响。本文将深入探讨 GIL 的工作原理、影响以及解决方案，并通过代码示例帮助您更好地理解。
## 什么是 GIL？
GIL 是 Pyth
首先，分布式锁和我们平常讲到的锁原理基本一样，目的就是确保在多个线程并发时，只有一个线程在同一刻操作这个业务或者说方法、变量。在一个进程中，也就是一个jvm或者说应用中，我们很容易去处理控制，在jdk java.util并发包中已经为我们提供了这些方法去加锁，比如synchronized关键字或者Lock锁，都可以处理。但是我们现在的应用程序如果只部署一台服务器，那并发量是很差的，如果
前言写这一篇文章的目的在于看到这篇文章觉得挺有意思，所以写下这个已表看法。 开始进坑所谓的争论起源于一道面试题async function async1() {
console.log('async1 start')
await async2()
console.log('async1 end')
}
async function async2() {
console.log('
由GIL锁锁延伸出来的一系列知识：线程、进程等
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2019-10-23 23:26:00
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一、 全局解释器锁（GIL） 1. 什么是全局解释器锁 在同一个进程中只要有一个线程获取了全局解释器（cpu）的使用权限，那么其他的线程就必须等待该线程的全局解释器（cpu）使用权消失后才能使用全局解释器（cpu）,即时多个线程直接不会相互影响在同一个进程下也只有一个线程使用cpu，这样的机制称为全
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2019-03-20 16:09:00
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