Python的锁
互斥锁
# 锁通常被用来实现对共享资源的同步访问。为每一个共享资源创建一个Lock对象,
l = Lock()#创建一个锁,初始状态是未锁定
# 当你需要访问该资源时,调用l.acquire方法来获取锁对象
# (如果其它线程已经获得了该锁,则当前线程需等待其被释放)
# ,待资源访问完后,再调用l.release方法释放锁
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from threading import Thread,Lock,RLock import time def gg(A,B): A.acquire() time.sleep(0.5) print('hah拿到锁') B.acquire() print('hah拿到锁') A.release() B.release() def gg2(A,B): B.acquire() print('hah1拿到锁') A.acquire() print('hah1拿到锁') A.release() B.release() if __name__ == '__main__': # A = Lock() # B = Lock() # 解决死锁 A = B = RLock() #每个递归锁都有自己的递归锁的计数器, t1 = Thread(target=gg,args=(A,B)) t2 = Thread(target=gg2,args=(A,B)) t1.start() t2.start() 同一个递归锁,每碰到一个acquire 计数器加1 每碰道一个release计算器减1
gil 锁 # 在Cpython中,gil锁相当于锁定python解释器的锁,在同一个进程下可以开启多个线程,但是同一时刻只能有一个线程执行,无法利用多核技术 #优势 # 1. GIL本质就是一把互斥锁,所有互斥锁的本质都一样,都是将并发运行变成串行,以此来控制同一时间内共享数据只能被一个任务所修改, # 进而保证数据安全 # 2.每运行一个Py文件文件都会对应产生一个独立的进程,在该进程内不仅有这个程序的主线程还开启了其他的线程 # 还有解释器开启的垃圾回收等解释器级别的线程 # GIL保护的是解释器级的数据,保护用户自己的数据则需要自己加锁处理 # 进程可以利用多核,但是开销大,而python的多线程开销小,但却无法利用多核优势
python解释器运行原理
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![](https://img2018.cnblogs.com/blog/1496316/201812/1496316-20181203210950669-1067214678.png)