互斥锁

互斥锁: 对共享数据进行锁定, 保证同一时刻只能有一个线程去操作.
互斥锁的注意点: 互斥锁是多个线程一起去抢, 抢到锁的线程先执行, 没有抢到锁的线程需要等待, 等互斥锁使用完释放后,其他等待的线程再去抢这个锁
互斥锁的使用: threading 模块中定义了 Lock 变量, 这个变量本质上是一个函数, 通过调用这个函数可以获取一把互斥锁

#  创建锁
mutex = threading.Lock()

# 上锁
mutex.acquire()

这里是同一时刻只有一个线程去操作的代码, 对共享的数据进行锁定

# 释放锁
mutex.release()

小黑板

acquire 和 release 方法之间的代码同一时刻只能有一个线程去操作
如果在调用 acquire 方法的时候, 其他线程已经使用了这个互斥锁, 那么此时 acquire 方法会堵塞, 直到这个互斥锁释放后才能再次上诉.
with: with 的作用就是自动给这个线程加上互斥锁,自动释放这个互斥锁

import threading

g_number = 0 # 全局变量多个线程可以读写，传递数据


def func(lock):
	global g_number
	# 尝试加锁
	lock.acquire()
	for i in range(1000000):
		g_number += 1 
	# 释放锁
	lock.release()


def func2(lock):
	global g_number
	# with 的作用相当于自动创建互斥锁, 自动释放互斥锁
	with lock:
		for i in range(1000000):
			g_number += 1

def main():
	# 1. 创建一个互斥锁
	lock = threading.Lock()
	
	# 2.创建一个子线程 让他修改全局变量
	thd1 = threading.Thread(target=func1, args=(lock,))
	thd2 = threading.Thread(target=func2, args=(lock,))
	thd1.start()
	thd2.start()

	 # 3. 主线程等待子线程退出 再去查看全局变量的结果
	 thd1.join()
	 thd2.join()
	
	print("全局变量的值是 %d" g_number)


if __name__ = "__main__":
	main()

# 提示: 加上互斥锁, 那么线程抢到这个锁我们决定不了, 那线程抢到那个线程先执行, 没有抢到的线程则需要等待
# 加上互斥锁多任务瞬间变成了单任务, 性能会下降, 也就是说同一时刻只能有一个线程去执行


# 控制台输出
全局变量的值是　20000000