python锁机病毒 python锁有哪几种

本节内容：

1：进程和线程的说明

2：线程的两种调用方式

3：threading.thread的实例方法

4：python的GIL

5：互斥锁Lock

6：递归锁Rlock

7：Semaphore锁

8：同步条件event

9：队列

1：进程和线程的说明

进程一般由程序、数据集、进程控制块三部分组成。 我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成； 数据集则是程序在执行过程中所需要使用的资源； 进程控制块用来记录进程的外部特征，描述进程的执行变化过程，系统可以利用它来控制和管理进程，它是系统感知进程存在的唯一标志。 线程也叫轻量级进程，它是一个基本的CPU执行单元，也是程序执行过程中的最小单元，由线程ID、程序计数器、寄存器集合和堆栈共同组成。

进程和线程的大白话

进程：本质上就是程序运行的实例 

进程和进程之前的数据是不能共享的。
线程和线程之间可以共享。

比如说你开一个qq，qq就是qq程序执行的实例，是进程。而qq里面的功能就是各个线程。

2.线程的两种调用方式

threading 模块建立在thread 模块之上。thread模块以低级、原始的方式来处理和控制线程，而threading 模块通过对thread进行二次封装，

提供了更方便的api来处理线程。

直接调用：

import threading
import time
 
def sayhi(num): #定义每个线程要运行的函数
 
    print("running on number:%s" %num)
 
    time.sleep(3)
 
if __name__ == '__main__':
 
    t1 = threading.Thread(target=sayhi,args=(1,)) #生成一个线程实例
    t2 = threading.Thread(target=sayhi,args=(2,)) #生成另一个线程实例
 
    t1.start() #启动线程
    t2.start() #启动另一个线程
 
    print(t1.getName()) #获取线程名
    print(t2.getName())

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继承式调用：（ps没多大用，一般直接调用就好）

import threading
import time


class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self,num):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.num = num

    def run(self):#定义每个线程要运行的函数

        print("running on number:%s" %self.num)

        time.sleep(3)

if __name__ == '__main__':

    t1 = MyThread(1)
    t2 = MyThread(2)
    t1.start()
    t2.start()
    
    print("ending......")

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3.threading.thread的实例方法

 join方法：

当线程对象采用join的时候，必须先执行完当前的子线程，主线程才可以工作；而子线程之间没有这个关系。

join()：在子线程完成运行之前，这个子线程的父线程将一直被阻塞。

1 import threading
 2 import time
 3 
 4 def music():
 5     print("begin to listen %s"%time.ctime())
 6     time.sleep(5)
 7     print("end to listen %s" % time.ctime())
 8 
 9 def game():
10     print("begin to game %s"%time.ctime())
11     time.sleep(3)
12     print("end to game %s" % time.ctime())
13 
14 
15 if __name__ == "__main__":
16     t1 = threading.Thread(target=music) ##开启了一个线程
17 
18 
19     t2 = threading.Thread(target=game) ##开启第二个线程
20     t2.start()
21     t1.start()
22     t1.join()   ##t1不执行完，主线程不能走
23     t2.join()   ##
24     print("end.......")
25 
26 ##输出   bengin game 和 listen同时打印出来，过了三秒end game再打印出来，等再过2秒打印出end listen 和 end....
27 # begin to game Sat Mar 17 22:20:37 2018
28 # begin to listen Sat Mar 17 22:20:37 2018
29 # end to game Sat Mar 17 22:20:40 2018
30 # end to listen Sat Mar 17 22:20:42 2018
31 # end.......

View Code

setDaemon 守护线程

1 import threading
 2 import time
 3 
 4 def f1(i):
 5     time.sleep(1)
 6     print(i)
 7 
 8 if __name__ == '__main__':
 9     for i in range(5):
10         t = threading.Thread(target=f1, args=(i,))
11         t.setDaemon(True)  ##守护主线程，。只要主线程结束，就陪着一起退出
12         t.start()
13 
14     print('start')      # 主线程不等待子线程
15 
16 ##输出
17 #start

View Code

setDaemon(True)： 将线程声明为守护线程，必须在start() 方法调用之前设置， 如果不设置为守护线程程序会被无限挂起。这个方法基本和join是相反的。 当我们 在程序运行中，执行一个主线程，如果主线程又创建一个子线程，主线程和子线程 就分兵两路，分别运行，那么当主线程完成 想退出时，会检验子线程是否完成。如 果子线程未完成，则主线程会等待子线程完成后再退出。但是有时候我们需要的是 只要主线程 完成了，不管子线程是否完成，都要和主线程一起退出，这时就可以 用setDaemon方法啦。

其它方法

除此之外，自己还可以为线程自定义名字，通过 t = threading.Thread(target=f1, args=(i,), name='mythread{}'.format(i)) 中的name参数，除此之外，Thread还有一下一些方法

# run(): 线程被cpu调度后自动执行线程对象的run方法 t.start() :启动线程活动。 t.getName() : 获取线程的名称 t.setName() ： 设置线程的名称 t.name : 获取或设置线程的名称 t.is_alive() ： 判断线程是否为激活状态 t.isAlive() ：判断线程是否为激活状态 t.isDaemon() ： 判断是否为守护线程 threading模块提供的一些方法： # threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。 # threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。 # threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果

4.python的GIL

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’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)

上面的核心意思就是，无论你启多少个线程，你有多少个cpu, Python在执行的时候会淡定的在同一时刻只允许一个线程运行

GIL是存在于pythonC解释器中，你要想在python中使用多线程并行 那就别想了。java中是不存在这个锁的，但是用户需要繁琐的加锁解锁，保障线程的安全。

任务的区分：

对于IO密集型的任务，python的多线程是有意义的 对于计算密集型的任务；python的多线程不推荐，可以采用多进程+协程

并发&并行

并发：是指系统具有处理多个任务（动作）的能力 ；通俗的说就是cpu能够进行切换任务，就说具有了并发。 并行：是值系统具有同时处理多个任务（动作）的能力 并行是并发的一个子集

同步 & 异步

现象：如上个博文所说的socket，当你等待用户或服务端的数据recv 时，就一直阻塞在那里。这叫同步 同步：当进程执行到一个IO(等待外部数据的时候)，等 ---就是同步 异步：当进程执行到一个IO(等待外部数据的时候)，不等 ---就是异步

5.同步锁（也叫互斥锁）

###开100个线程进行 累加或累减 
import threading
import time
def sub():
    global num
    temp = num
    time.sleep(0.0001)
    num = temp -1
    # num -= 1

num = 100
l = []
for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=sub)
    t.start()
    l.append(t)

for i in l :
    i.join()

print(num)

# 输出：  我想要的是0  怎么给我输出了78了？
# 78

分析：加的time.sleep()的区别就是cpu遇见了io阻塞，马上就进行切换。

大家都处理一个数据，而这个数据在进行切换的时候，数据还没执行完就进行切换，导致了同一时刻，不同的线程拿到了同一个数据。

解决办法：加同步锁

import threading
import time
def sub():
    global num
    lock.acquire()  ##将下面的代码锁起来，在我锁的过程谁都不能对下面的数据进行操作
    temp = num
    time.sleep(1) ##1秒意味着 100秒才可以出结果
    num = temp -1
    lock.release()  ##释放锁
    # num -= 1

num = 100
l = []
lock = threading.Lock()  ###创建了一把锁
for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=sub)
    t.start()
    l.append(t)

for i in l :
    i.join()

print(num)

# 输出：  
# 0

View Code

def sub():
    global num
    print('ok')
    time.sleep(1)
    print('ok2')
    lock.acquire()  ##将下面的代码锁起来，在我锁的过程谁都不能对下面的数据进行操作
    temp = num
    time.sleep(0.01) ##1秒意味着 100秒才可以出结果
    num = temp -1
    lock.release()  ##释放锁


##我串行的部分就是 lock的三行部分 其他的还是 并行的，

6.死锁锁、递归锁

同步锁的缺点：

在线程间共享多个资源的时候，如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源，就会造成死锁，因为系统判断这部分资源都正在使用，所有这两个线程在无外力作用下将一直等待下去。下面是一个死锁的例子：

死锁实例：

1 import  threading
 2 import  time
 3 
 4 class MyThread(threading.Thread):
 5     def actionA(self):
 6         A.acquire()
 7         print(self.name,"GotA",time.ctime())  ###self 是一个线程对象，打印出线程名字
 8         time.sleep(2)
 9 
10         B.acquire()
11         print(self.name, "GotB", time.ctime())
12         time.sleep(2)
13         B.release()      ##释放B锁
14         A.release()     ##释放A锁
15 
16 
17     def actionB(self):
18         B.acquire()
19         print(self.name, "GotB", time.ctime())  ###self 是一个线程对象，打印出线程名字
20         time.sleep(1)
21 
22         A.acquire()
23         print(self.name, "GotA", time.ctime())
24         A.release()  ##释放A锁
25         B.release()  ##释放B锁
26 
27     def run(self):
28         self.actionA()
29         self.actionB()
30 
31 if __name__ == '__main__':
32 
33     ##创建两把锁
34     A = threading.Lock()
35     B = threading.Lock()
36     L = []
37     for i in range(5):
38         t = MyThread()
39         t.start()
40         L.append(t)
41 
42     for i in L:
43         i.join()
44 
45     print('ending.........')
46 
47 
48 ##5个线程一起走都要获取到lock a ，线程1拿到了a 其他四个都要等待，线程1 释放 a锁才能进来，
49 #线程1
50 
51 # 输出：
52 # Thread-1 GotA Sun Mar 18 12:07:12 2018
53 # Thread-1 GotB Sun Mar 18 12:07:14 2018
54 # Thread-1 GotB Sun Mar 18 12:07:16 2018
55 # Thread-2 GotA Sun Mar 18 12:07:16 2018

View Code

解决办法 递归锁（Rlock）：

由于线程是共享同一份内存的，所以如果操作同一份数据，很容易造成冲突，这时候就可以为线程加上一个锁了，这里我们使用Rlock，而不使用Lock，因为Lock如果多次获取锁的时候会出错，而RLock允许在同一线程中被多次acquire，但是需要用n次的release才能真正释放所占用的琐，一个线程获取了锁在释放之前，其他线程只有等待。

import  threading
import  time

class MyThread(threading.Thread):
    def actionA(self):
        rlock.acquire()
        print(self.name,"GotA",time.ctime())  ###self 是一个线程对象，打印出线程名字
        time.sleep(2)

        rlock.acquire()
        print(self.name, "GotB", time.ctime())
        time.sleep(2)
        rlock.release()      ##释放B锁
        rlock.release()     ##释放A锁


    def actionB(self):
        rlock.acquire()
        print(self.name, "GotB", time.ctime())  ###self 是一个线程对象，打印出线程名字
        time.sleep(1)

        rlock.acquire()
        print(self.name, "GotA", time.ctime())
        rlock.release()  ##释放A锁
        rlock.release()  ##释放B锁

    def run(self):
        self.actionA()
        self.actionB()

if __name__ == '__main__':

    ##创建两把锁
    # A = threading.Lock()
    # B = threading.Lock()
    L = []
    ##创建递归锁
    rlock = threading.RLock()
    for i in range(5):
        t = MyThread()
        t.start()
        L.append(t)

    for i in L:
        i.join()

    print('ending.........')


##5个线程一起走都要获取到lock a ，线程1拿到了a 其他四个都要等待，线程1 释放 a锁才能进来，
#线程1

# 输出：
# Thread-1 GotA Sun Mar 18 12:17:52 2018
# Thread-1 GotB Sun Mar 18 12:17:54 2018
# Thread-1 GotB Sun Mar 18 12:17:56 2018
# Thread-1 GotA Sun Mar 18 12:17:57 2018
# Thread-3 GotA Sun Mar 18 12:17:57 2018
# Thread-3 GotB Sun Mar 18 12:17:59 2018
# Thread-3 GotB Sun Mar 18 12:18:01 2018
# Thread-3 GotA Sun Mar 18 12:18:02 2018
# Thread-5 GotA Sun Mar 18 12:18:02 2018
# Thread-5 GotB Sun Mar 18 12:18:04 2018
# Thread-2 GotA Sun Mar 18 12:18:06 2018
# Thread-2 GotB Sun Mar 18 12:18:08 2018
# Thread-2 GotB Sun Mar 18 12:18:10 2018
# Thread-2 GotA Sun Mar 18 12:18:11 2018
# Thread-5 GotB Sun Mar 18 12:18:11 2018
# Thread-5 GotA Sun Mar 18 12:18:12 2018
# Thread-4 GotA Sun Mar 18 12:18:12 2018
# Thread-4 GotB Sun Mar 18 12:18:14 2018
# Thread-4 GotB Sun Mar 18 12:18:16 2018
# Thread-4 GotA Sun Mar 18 12:18:17 2018
# ending.........

View Code

递归锁的，内部就是维护 了一个计算器默认是0，当有人用rlock 就+1，直到rlock = 0 才能继续，让线程竞争锁，谁抢到谁执行。

7：Semaphore锁

Semaphore锁也是锁的一种，类似于停车场 ，停车场一次可以停3辆车，当第三辆车来了之后，只能等待前面三辆车离开大于等于1辆 才能进入。

实例：

import  threading
import time




class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        if more.acquire():  ##加锁 当停车场小于三的时候，车进入
            time.sleep(3)
            print(self.name)
            more.release()  ## 解锁，车离开 允许后面的车进来

more = threading.Semaphore(3)  ##默认停车场三辆

l = []
for i in range(23):
    t = MyThread()
    t.start()
    l.append(t)

for i in l:
    i.join()

print('end........')


# 输出： 没三秒输出三个线程
# Thread-2
# Thread-1
# Thread-3

# Thread-4
# Thread-5
# Thread-6

View Code

8：同步条件event

在之前不管是加锁还是其他的，线程都是处于竞争的，谁抢到cpu就执行谁。而达不到一个相互协调工作的情况。

event的原理很简单：就是线程之间共同围绕着一个标志位，当线程A没有set标志位的时候，线程B阻塞住。当线程A set标志位的时候，让B线程执行。

达到一个同步的效果：

就三个方法记住：

# a client thread can wait for the flag to be set
event.wait()

# a server thread can set or reset it
event.set()
event.clear() 
 
import threading,time
class Boss(threading.Thread):
    def run(self):
        print("BOSS：今晚大家都要加班到22:00。")
        print(event.isSet())
        event.set()
        time.sleep(5)
        print("BOSS：<22:00>可以下班了。")
        print(event.isSet())
        event.set()
class Worker(threading.Thread):
    def run(self):
        event.wait()   ##boss没set 就阻塞住，一但boss set开始执行
        print("Worker：哎……命苦啊！")
        time.sleep(1)
        event.clear()
        event.wait()
        print("Worker：OhYeah!")
if __name__=="__main__":
    event=threading.Event()
    threads=[]
    for i in range(5):   ##创建5个work
        threads.append(Worker())
    threads.append(Boss()) ##创建一个Boss
    for t in threads:
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()
        
        
# 输出：
# BOSS：今晚大家都要加班到22:00。
# False
# Worker：哎……命苦啊！
# Worker：哎……命苦啊！
# Worker：哎……命苦啊！
# Worker：哎……命苦啊！
# Worker：哎……命苦啊！
# BOSS：<22:00>可以下班了。
# False
# Worker：OhYeah!
# Worker：OhYeah!
# Worker：OhYeah!
# Worker：OhYeah!
# Worker：OhYeah!

9.队列Queue

队列是一种数据结构，不懂什么是数据结构？

数据结构就是帮你存储数据的一种格式，比如说列表 是按一个个索引值去存储数据，而字典是通过哈希给你存储数据。

 

为什么要有队列？

之所以会出现队列是因为遇见了多线程，它保证了数据的安全。

创建队列对象

import  queue

q = queue.Queue()
q = queue.Queue(5) ##就表示创建了一个5个格子的队列

创建一个队列对象就类似创建了这样的一个格子，接下来我们就要往里面添值。

 

 添值

q.put(12)
q.put('hi')
q.put([1,3,4])

获取值

while 1 :
    data = q.get()
    print(data)

输出：

12 hi [1, 3, 4]

完整代码

import  queue

q = queue.Queue()

q.put(12)
q.put('hi')
q.put([1,3,4])

while 1 :
    data = q.get()
    print(data)

View Code

 

我们说创建了一个格子，那么开始是怎么放置值的？

先进先出队列 queue.Queue() 后进先出队列 queue.LifoQueue() 按优先级队列 queue.PriorityQueue()

1 import  queue
 2 
 3 # q = queue.Queue()
 4 q = queue.LifoQueue()
 5 # q = queue.PriorityQueue()
 6 
 7 q.put(12)
 8 q.put('hi')
 9 q.put([1,3,4])
10 
11 while 1 :
12     data = q.get()
13     print(data)
14 
15 # 输出：
16 # [1, 3, 4]
17 # hi
18 # 12

后进先出

数据越小优先级越高

1 import  queue
 2 
 3 q = queue.PriorityQueue()
 4 
 5 q.put([2,'hi'])
 6 q.put([4,34])
 7 q.put([6,[1,3,4]])
 8 
 9 while 1 :
10     data = q.get()
11     # print(data)
12     print(data[1])
13 
14 # 输出：  默认输出的是一个列表
15 # [2, 'hi']
16 # [4, 34]
17 # [6, [1, 3, 4]]
18 
19 # hi
20 # 34
21 # [1, 3, 4]

优先级队列

其他的一些方法

q.qsize() 返回队列的大小
q.empty() 如果队列为空，返回True,反之False
q.full() 如果队列满了，返回True,反之False
q.full 与 maxsize 大小对应
q.get([block[, timeout]]) 获取队列，timeout等待时间
q.get_nowait() 相当q.get(False)  ##不等待程序往队列放值，直接报错
非阻塞 q.put(item) 写入队列，timeout等待时间
q.put_nowait(item) 相当q.put(item, False)  ##当队列满了，阻塞住程序，直到队列get出去，此方法表示不等待，直接报错
q.task_done() 在完成一项工作之后，q.task_done() 函数向任务已经完成的队列发送一个信号
q.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作