一 GIL (全局解释器锁） 1.什么是GIL：指的是全局解释器锁，本质也是一把互斥锁。主要是保证同一进程下的多个线程将不可能在同一时间使用解释器，从而保证了解释器的数据安全(同一个进程内多个线程无法实现并行但是可以实现并发)。 2.注意： 1）：GIL仅存在cpython解释器中，其他解释器不存在，并
同步、异步、多线程、单线程、并发、并行 多线程（异步）需要解决同步问题，单线程（同步）需要解决异步问题 并行（无共同资源，即多个CPU，每个进程对应一个CPU） 并发（有共同资源，即一个CPU，同一时段做多件事） 并行不需要解决，并发需要解决，多线程就是解决并发的处理方案 解决并发:
首先了解这两者是什么。 以下说明参考自python官网 Lock：Lock被称为①原始锁，原始锁是一个②在锁定时不属于特定线程的同步基元组件，它是能用的最低级的同步基元组件。原始锁处于 "锁定" 或者 "非锁定" 两种状态之一。它被创建时为非锁定状态。它有两个基本方法， acquire() 和 relea
同步条件（Event） event=threading.Event() event.wait() event.set() event.isSet() 是否被设置 event.clear() block 阻塞 event在多个线程状态是一致的 标识位：标志状态的一个对象 一个线程改变状态，其它线程可以捕捉到 心得：同步：cpu执行某个线程遇到阻塞，cpu等待这个线程，不执
当多个线程几乎同时修改某一个共享数据的时候，需要进行同步控制 线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源，最简单的同步机制是引入互斥锁。 互斥锁为资源引入一个状态：锁定/非锁定 某个线程要更改共享数据时，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
什么是线程 线程是操作系统最小的运算调度单位,被包含在进程中,一个线程就是一个固定的 执行流程 线程的进程的关系 重点 线程不能单独存在 必须存在于进程中, 进程是一个资源单位,其包含了运行程序所需的所有资源 线程才是真正的执行单位 没有线程,进程中的资源无法
1.什么是线程 线程是操作系统最小的运算调度单位，被包含在进程中，一个线程就是一个固定的执行流程 线程和进程的关系 ： 线程不能单独存在，必须存在与进程中 进程是一个资源单位，其包含了运行程序所需的所有资源 线程才是真正的执行单位 没有线程，进程中的资源无法被
Rlock 我们前面说过了Lock，python的threading库中还提供了一个可重入锁Rlock。 还记得吗，对于Lock，我们不能说Lock被某个线程持有，或Lock属于某个线程，因为一个线程使用acquire使锁进入locked态，任何线程都可以调用release把锁“打开”——恢复unlocked态。 这里的Rlock相比于Lock
装饰器：不改变原函数的基础上，给函数增加功能的方式，称为装饰器 即：为已经存在的对象添加额外的功能 装饰器其实就是一个闭包，把一个函数当做参数后返回一个替代版的函数decos.py:（装饰器的参数类）代码如下： class Locker1: def __init__(self): print('locker1...') @sta
Python用上锁和解锁 lock lock.acquire lock.release 模拟抢火车票 import jsonimport timefrom multiprocessing import Process, Lock# with open('catalogue.json', 'w') as fp:# dic = {'total': 3}# json.dump(dic, fp)def check(buyers):
马 克-to-win @马克java社区：本节我们还是拿第一节helloworld的例子，稍加改进，即可。思路就是把provider在两个不同的端口，甚至不同的机器上，分别运行。而consumer上加上Ribbon特性即可。（参考我的项目目录：ribbon） 1）在provider的代码上加上一句：System.out.println("I do");这样当consu
多进程补充joinable Queueq=JoinableQueueq.put(1)q.put(2)print(q.get())q.task_done() 告诉容器已经处理完成了一个数据 有几个数据就要调用几次q.task_done()q.join() 也是一个阻塞函数 一直到队列中的数据被处理完毕(task_done的调用次数等于队列中的数据数量)print('处理完成'
threading Rlock 多线程代码 import threading import time lock = threading.RLock() print(lock.acquire()) def sub(l): print('{}: {}'.format(threading.current_thread(), l.acquire())) print('{}: {}'.format(threading.current_thread(),
递归锁 一个线程拿到锁，counter加1,该线程内又碰到加锁的情况，则counter继续加1，这期间所有其他线程都只能等待，等待该线程释放所有锁，即counter递减到0为止 from threading import Thread, RLock import time mutexB = mutexA = RLock() class Mythread(Thread): def run(self)
from threading import Thread,Lock from time import sleep class Task1(Thread): """y';]lopppdocstring for Task1""" def run(self): while 1: if lock1.acquire(): print("---task1----") sleep(1)
