17.多线程下-锁

并发：一个系统有处理多个任务的能力，单核CPU即可
并行：一个系统有 同时 处理多个任务的能力，单核CPU不可

同步：同步方法调用一旦开始，调用者必须等到方法调用返回后，才能继续后续的行为。
异步：异步方法调用更像一个消息传递，一旦开始，方法调用就会立即返回，调用者就可以继续后续的操作。而，异步方法通常会在另外一个线程中，“真实”地执行着。整个过程，不会阻碍调用者的工作。

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GIL全局解释锁

GIL会对进程加锁，来保证进程中同时刻只有一个线程被CPU执行。

对于IO密集型任务，是有意义的
对于计算密集型，我们可以采用多进程的方式来间接实现多线程操作

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同步锁

防止CPU轮询操作对数据多读写

import threading


if __name__ == "__main__":

    # 创建同步锁
    syncLock = threading.Lock()

    for i in range(100):
        
        # 加锁
        syncLock.acquire()
        # ... 其他操作
        
        # 解锁
        syncLock.release()

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递归锁

使用递归锁解决多把锁访问可能带来的死锁问题
递归锁底部维护了一个计数器，acquire操作计数+1，release操作减一，当计数大于0的时候，外部无法访问获取该锁，当计数等于0的时候，才可以竞争该锁。

import threading

r_lock = threading.RLock()
r_lock.acquire()
r_lock.acquire()
r_lock.release()
r_lock.release()

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多线程间同步

import threading

event = threading.Event()
# wait等待set执行后才可执行
event.wait()
event.set()
event.clear()

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信号量semaphore

import threading

lock = threading.Semaphore(5)
lock.acquire()
lock.release()

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队列queue

import queue

if __name__ == "__main__":

    # 队列保证存储数据安全
    # 创建一个容量为5的队列   默认FIFO
    queue_1 = queue.Queue(5)

    # 创建一个后进先出的队列
    queue_2 = queue.LifoQueue(4)

    # 往队列中添加数据
    queue_1.put(12)
    queue_1.put("abc")
    queue_1.put({"key": "value"})

    # 设置优先级  优先级为3 存入的数据为6
    queue_1.put([3, 6])

    print(queue_1.qsize())
    print(queue_1.empty())
    print(queue_1.full())

    while 1:
        # 从队列中取值
        result = queue_1.get()
        print(result)