Python Threading 线程/互斥锁/死锁/GIL锁

导入线程包

import threading

准备函数线程,传参数

t1 = threading.Thread(target=func,args=(args,))

类继承线程,创建线程对象

class MyThread(threading.Thread)
  def run(self):
    pass
if __name__ == "__main__":
  t = MyThread()
  t.start()

线程共享全面变量,但在共享全局变量时会出现数据错误问题

使用 threading 模块中的 Lock 类,添加互斥锁可以解决线程共享全局变量问题

# 创建锁
mutex = threading.Lock()
# 锁定
mutex.acquire()
# 释放锁
mutex.release()

互斥锁可能导致死锁问题

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,并且同时在等待对方的资源时,就会造成死锁.

解决方案:

1.银行家算法:程序设计时想好锁定与释放的时空关系
2.添加超时等待

Python 中 多线程的 GIL 全局解释器锁

GIL是C语言版本python解释器的遗留问题
GIL锁使得python中同一时刻其实只有一个线程在运行
但是多线程毕竟还是闭单线程快,这是因为在一个线程IO阻塞的时间段,其他线程可以运行
GIL 锁和互斥锁是不一样的,GIL锁是锁线程的,互斥锁是锁线程內事务的,互斥锁是开发者自己写的,GIL锁来源与C版本python解释器

解决GIL的方法

1.使用java版的python解释器
2.使用其他语言代码,完成该部分

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python Threading 线程/互斥锁/死锁/GIL锁,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问欢迎给我留言,小编会及时回复大家的!

时间: 2019-07-18

举例讲解Python中的死锁、可重入锁和互斥锁

一.死锁 简单来说,死锁是一个资源被多次调用,而多次调用方都未能释放该资源就会造成死锁,这里结合例子说明下两种常见的死锁情况. 1.迭代死锁 该情况是一个线程"迭代"请求同一个资源,直接就会造成死锁: import threading import time class MyThread(threading.Thread): def run(self): global num time.sleep(1) if mutex.acquire(1): num = num+1 msg = se

在Python中通过threading模块定义和调用线程的方法

定义线程 最简单的方法:使用target指定线程要执行的目标函数,再使用start()启动. 语法: class threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}) group恒为None,保留未来使用.target为要执行的函数名.name为线程名,默认为Thread-N,通常使用默认即可.但服务器端程序线程功能不同时,建议命名. #!/usr/bin/env python3 # coding=utf

Python多线程编程(五):死锁的形成

前一篇文章Python:使用threading模块实现多线程编程四[使用Lock互斥锁]我们已经开始涉及到如何使用互斥锁来保护我们的公共资源了,现在考虑下面的情况– 如果有多个公共资源,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,这会引起什么问题? 死锁概念 所谓死锁: 是指两个或两个以上的进程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去.此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等待的进程称为死锁进程.

Python中Threading用法详解

Python的threading模块松散地基于Java的threading模块.但现在线程没有优先级,没有线程组,不能被销毁.停止.暂停.开始和打断. Java Thread类的静态方法,被移植成了模块方法. main thread: 运行python程序的线程 daemon thread 守护线程,如果守护线程之外的线程都结束了.守护线程也会结束,并强行终止整个程序.不要在守护进程中进行资源相关操作.会导致资源不能正确的释放.在非守护进程中使用Event. Thread 类 (group=No

Python用threading实现多线程详解

多线程 多线程是个提高程序运行效率的好办法,本来要顺序执行的程序现在可以并行执行,可想而知效率要提高很多.但是多线程也不是能提高所有程序的效率.程序的两个极端是'CPU 密集型'和'I/O 密集型'两种,多线程技术比较适用于后者,因为在串行结构中当你去读写磁盘或者网络通信的时候 CPU 是闲着的,毕竟网络比磁盘要慢几个数量级,磁盘比内存慢几个数量级,内存又比 CPU 慢几个数量级.多线程技术就可以同时执行,比如你的程序需要发送 N 个 http 数据包(10 秒),还需要将文件从一个位置复制到另

Python多线程编程(四):使用Lock互斥锁

前面已经演示了Python:使用threading模块实现多线程编程二两种方式起线程和Python:使用threading模块实现多线程编程三threading.Thread类的重要函数,这两篇文章的示例都是演示了互不相干的独立线程,现在我们考虑这样一个问题:假设各个线程需要访问同一公共资源,我们的代码该怎么写? 复制代码 代码如下: ''' Created on 2012-9-8   @author: walfred @module: thread.ThreadTest3 '''  impor

Python中死锁的形成示例及死锁情况的防止

死锁示例 搞多线程的经常会遇到死锁的问题,学习操作系统的时候会讲到死锁相关的东西,我们用Python直观的演示一下. 死锁的一个原因是互斥锁.假设银行系统中,用户a试图转账100块给用户b,与此同时用户b试图转账200块给用户a,则可能产生死锁. 2个线程互相等待对方的锁,互相占用着资源不释放. #coding=utf-8 import time import threading class Account: def __init__(self, _id, balance, lock): sel

举例详解Python中threading模块的几个常用方法

threading.Thread Thread 是threading模块中最重要的类之一,可以使用它来创建线程.有两种方式来创建线程:一种是通过继承Thread类,重写它的run方法:另一种是创建一个threading.Thread对象,在它的初始化函数(__init__)中将可调用对象作为参数传入.下面分别举例说明.先来看看通过继承threading.Thread类来创建线程的例子: #coding=gbk import threading, time, random count = 0 cl

举例详解Python中smtplib模块处理电子邮件的使用

在基于互联网的应用中,程序经常需要自动地发送电子邮件.如:一个网站的注册系统会在用户注册时发送一封邮件来确认注册:当用户忘记登陆密码的时候,通过邮件来取回密码.smtplib模块是python中smtp(简单邮件传输协议)的客户端实现.我们可以使用smtplib模块,轻松的发送电子邮件.下面的例子用了不到十行代码来发送电子邮件: #coding=gbk import smtplib smtp = smtplib.SMTP() smtp.connect("smtp.yeah.net",

详解python中asyncio模块

一直对asyncio这个库比较感兴趣,毕竟这是官网也非常推荐的一个实现高并发的一个模块,python也是在python 3.4中引入了协程的概念.也通过这次整理更加深刻理解这个模块的使用 asyncio 是干什么的? 异步网络操作并发协程 python3.0时代,标准库里的异步网络模块:select(非常底层) python3.0时代,第三方异步网络库:Tornado python3.4时代,asyncio:支持TCP,子进程 现在的asyncio,有了很多的模块已经在支持:aiohttp,ai

详解Python中Pyyaml模块的使用

一.YAML是什么 YAML是专门用来写配置文件的语言,远比JSON格式方便. YAML语言的设计目标,就是方便人类读写. YAML是一种比XML和JSON更轻的文件格式,也更简单更强大,它可以通过缩进来表示结构,是不是听起来就和Python很搭? 顾名思义,用语言编写的文件就可以称之为YAML文件.PyYaml是Python的一个专门针对YAML文件操作的模块,使用起来非常简单 安装 pip install pyyaml # 如果是py2,使用 pip install yaml 二.PyYam

详解python中的模块及包导入

python中的导入关键字:import 以及from  import 1.import import一般用于导入包以及模块. 不过有个小问题: (1)当导入的是模块的时候是可以直接可以使用模块内的函数以及变量的, 比如说:包名为:com.test,在这个包底下有个模块为a.py,那么当其他包中的模块想要引入a模块的时候写法为 import com.test.a 在b.py中调用的方式为:com.test.a.(a中的函数或者变量),而不能直接写为a.(a中的函数名或者变量) (2)当导入的是包

详解python中的time和datetime的常用方法

一.time的常用方法: import time,datetime # 时间有三种展现方式:时间戳,时间元组,格式化的时间 print(time.time())#当前时间戳 print(int(time.time())) print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))#格式化的时间 print(time.strftime('%Y-%m-%d')) print(time.strftime('%H:%M:%S')) print(time.gmtime())#获取标

举例详解Python中循环语句的嵌套使用

Python编程语言允许在一个循环内嵌套另一个循环.下面将介绍几个例子来说明这一概念. 语法 在Python中嵌套循环语句的语法如下: for iterating_var in sequence: for iterating_var in sequence: statements(s) statements(s) Python编程语言允许在一个循环内嵌套另一个循环.下面将介绍几个例子来说明这一概念. 语法 在Python中嵌套循环语句的语法如下: for iterating_var in seq

详解Python中heapq模块的用法

heapq 模块提供了堆算法.heapq是一种子节点和父节点排序的树形数据结构.这个模块提供heap[k] <= heap[2*k+1] and heap[k] <= heap[2*k+2].为了比较不存在的元素被人为是无限大的.heap最小的元素总是[0]. 打印 heapq 类型 import math import random from cStringIO import StringIO def show_tree(tree, total_width=36, fill=' '): ou

举例详解Python中的split()函数的使用方法

函数:split() Python中有split()和os.path.split()两个函数,具体作用如下: split():拆分字符串.通过指定分隔符对字符串进行切片,并返回分割后的字符串列表(list) os.path.split():按照路径将文件名和路径分割开 一.函数说明 1.split()函数 语法:str.split(str="",num=string.count(str))[n] 参数说明: str:   表示为分隔符,默认为空格,但是不能为空('').若字符串中没有分

举例详解Python中yield生成器的用法

yield是生成的意思,但是在python中则是作为生成器理解,生成器的用处主要可以迭代,这样简化了很多运算模型(还不是很了解是如何简化的). yield是一个表达式,是有返回值的. 当一个函数中含有yield时,它不再是一个普通的函数,而是一个生成器.当该函数被调用时不会自动执行,而是暂停,见第一个例子: 例1: >>> def mygenerator(): ... print 'start...' ... yield 5 ... >>> mygenerator()