Python的鎖

互斥鎖

# 鎖通常被用來實現對共享資源的同步訪問。為每一個共享資源創建一個Lock對象，
l = Lock()#創建一個鎖，初始狀態是未鎖定
# 當你需要訪問該資源時，調用l.acquire方法來獲取鎖對象
# （如果其它線程已經獲得了該鎖，則當前線程需等待其被釋放）
# ，待資源訪問完后，再調用l.release方法釋放鎖

from threading import Thread,Lock,RLock
import time
def gg(A,B):
    A.acquire()
    time.sleep(0.5)
    print('hah拿到鎖')
    B.acquire()
    print('hah拿到鎖')
    A.release()
    B.release()
def gg2(A,B):
    B.acquire()
    print('hah1拿到鎖')
    A.acquire()
    print('hah1拿到鎖')
    A.release()
    B.release()


if __name__ == '__main__':
    # A = Lock()
    # B = Lock()
    # 解決死鎖
    A =  B = RLock()  #每個遞歸鎖都有自己的遞歸鎖的計數器，
    t1 = Thread(target=gg,args=(A,B))
    t2 = Thread(target=gg2,args=(A,B))
    t1.start()
    t2.start()

同一個遞歸鎖，每碰到一個acquire 計數器加1
                    每碰道一個release計算器減1

 

 

gil 鎖
# 在Cpython中，gil鎖相當於鎖定python解釋器的鎖，在同一個進程下可以開啟多個線程，但是同一時刻只能有一個線程執行，無法利用多核技術
#優勢
# 1.　GIL本質就是一把互斥鎖，所有互斥鎖的本質都一樣，都是將並發運行變成串行，以此來控制同一時間內共享數據只能被一個任務所修改，
# 進而保證數據安全
# 2.每運行一個Py文件文件都會對應產生一個獨立的進程，在該進程內不僅有這個程序的主線程還開啟了其他的線程
# 還有解釋器開啟的垃圾回收等解釋器級別的線程
# GIL保護的是解釋器級的數據，保護用戶自己的數據則需要自己加鎖處理
# 進程可以利用多核，但是開銷大，而python的多線程開銷小，但卻無法利用多核優勢

python解釋器運行原理