python多线程编程: 使用互斥锁同步线程

由于每个线程互相独立，相互之间没有任何关系，你干你的，我干我的，互相不干扰。

如果要几个线程同时干一件事怎么办，由于互相不走动，如果一个线程已经做过了，另一个线程再去做，不就重复了吗，很容易乱套。

现在假设这样一个例子：有一个全局的计数num，每个线程获取这个全局的计数，然后将num加1。很容易写出这样的代码：





运行结果：





这个结果肯定不对，红色部分居然有重复的，某个线程都计算过了，另一个线程却又计算了一遍。

问题产生的原因就是没有控制多个线程对同一资源的访问，对数据造成破坏，使得线程运行的结果不可预期。这种现象称为“线程不安全”。而我们希望的是你拍一，我拍二，你拍三，我拍四，大家按一次拍下去，最后得出计算结果。

数据共享。当多个线程都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行写入操作，从而保证了多线程情况下数据的正确性。

python中：

创建锁

mu = threading.Lock()

锁定

mu.acquire([timeout])

释放

mu.release()
用锁的概念实现上面的例子： 





这次档案就正确了：

Thread-1 num is----1

Thread-2 num is----2

Thread-4 num is----3

Thread-3 num is----4

Thread-5 num is----5

Thread-6 num is----6

Thread-7 num is----7

Thread-9 num is----8

Thread-8 num is----9

Thread-11 num is----10

Thread-13 num is----11

Thread-10 num is----12

Thread-12 num is----13

Thread-14 num is----14

Thread-15 num is----15

Thread-17 num is----16

Thread-16 num is----17

Thread-18 num is----18

Thread-19 num is----19

Thread-20 num is----20