python互斥锁、加锁、同步机制、异步通信知识总结

某个线程要共享数据时，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入写入操作，从而保证了多线程情况下数据的正确性。

采用f_flag的方法效率低

创建锁

mutex=threading.Lock()

锁定

mutex.acquire([blocking])#里面可以加blocking(等待的时间)或者不加，不加就会一直等待（堵塞）

释放

mutex.release()

import threading
from threading import Thread
from threading import Lock
import time

thnum=0
#两个线程都在抢着对这个锁进行上锁，如果有一方成功上锁，那么导致另外一方会堵塞（一直等待），到这个锁被解开为之
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() #等待可以上锁，通知而不是轮训，没有占用CPU
 for i in range(10000):
   thnum+=1
 print(thnum)
 mutex.release()#解锁
mutex=Lock()
if __name__=='__main__':
 t=MyThread()
 t.start()

#创建一把互斥锁，默认是没有上锁的

thn=Thread(target=test)
thn.start()

'''''
10000
20000
'''

只要一上锁，由多任务变为单任务,相当于只有一个线程在运行。

下面的代码相对上面加锁的时间变短了

import threading
from threading import Thread
from threading import Lock
import time

thnum=0
#两个线程都在抢着对这个锁进行上锁，如果有一方成功上锁，那么导致另外一方会堵塞（一直等待），到这个锁被解开为之
class MyThread(threading.Thread):
 def run(self):
   for i in range(10000):
     mutex.acquire()
     global thnum
     thnum+=1
     mutex.release()#释放后，都开始抢，这样上锁的时间变短  
   print(thnum)

def test():
 global thnum
 for i in range(10000):
   mutex.acquire()
   thnum+=1
   mutex.release()#解锁
 print(thnum)
mutex=Lock()
if __name__=='__main__':
 t=MyThread()
 t.start()

#创建一把互斥锁，默认是没有上锁的

thn=Thread(target=test)
thn.start()

'''''
10000
20000
'''

只有必须加锁的地方才加锁

同步：按照预定的先后顺序执行

一个运行完后，释放下一个，下一个锁定后运行，再释放下一个，下一个锁定后，运行后释放下一个..... 释放第一个

异步：

#异步的实现
from multiprocessing import Pool
import time
import os

#getpid()获取当前进程的进程号
#getppid()获取当前进程的父进程号

def test():#子进程
 print("----进程池中的进程-----pid=％d,ppid=％d --"％(os.getpid(),os.getppid()))
 for i in range(3):
   print("-----％d----"％i)
   time.sleep(1)
 return "over" #子进程执行完后返回给操作系统，返回给父进程

def test2(args):
 print("-----callback func----pid=％d"％os.getpid())#主进程调用test2
 print("------callback func---args=％s"％args)

def main():
 pool=Pool(3)
 pool.apply_async(func=test,callback=test2)#回调
 time.sleep(5)#收到func进程结束后的信号后，执行回调函数test2

print("----主进程-pid = ％d"％os.getpid())

if __name__=="__main__":
 #main()
 pool=Pool(3)
 pool.apply_async(test,callback=test2)#回调
 time.sleep(5)#收到func进程结束后的信号后，执行回调函数test2

print("----主进程-pid = ％d"％os.getpid())

'''''显示结果不太正确，应该先运行test呀，再运行test2
-----callback func----pid=7044
------callback func---args=over
----主进程-pid = 7044
----进程池中的进程-----pid=3772,ppid=7044 --
-----0----
-----1----
-----2----
'''

来源：http://blog.csdn.net/yanhuatangtang/article/details/75316644