江西h5响应式网站建设设计视频剪辑培训

同步：

共享数据：
如果多个线程共同对某个数据修改，则可能出现不可预测的结果，为了保证数据的正确性，需要对多个数据进行同步
同步：一个一个的完成，一个做完另一个才能进来
效率会降低
使用Thread对象的Lock和RLock可以实现简单的线程同步，这两个对象都有acquire方法和release方法
对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据，可以将其操作放到acquire和release方法之间多线程的优势在于可以同时运行多个任务，但是当线程需要共享数据时，可能存在数据不同步的问题。为了避免这种情况，
引入了锁的概念
lock=threading.Lock()
lock.acquire()请求得到锁
lock.release()释放锁
只要不释放其它的线程都无法进入运行状态

import threading
import random
import timelock=threading.Lock()
list1=[0]*10def task1():#获取线程锁，如果已经上锁了，则等待锁的释放lock.acquire() #阻塞for i in range(len(list1)):list1[i]=1time.sleep(1)lock.release()def task2():lock.acquire()for i in range(len(list1)):print('---->',list1[i])time.sleep(1)lock.release()if __name__=='__main__':t1=threading.Thread(target=task1,name='task1')t2=threading.Thread(target=task2,name='task2')t1.start()t2.start()t2.join()t1.join()print(list1)

死锁：

开发过程中使用线程，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，就会造成死锁
尽管死锁很少发生，但是一旦发生就会造成应用的停止响应，程序不做任何事情
避免死锁：
解决：
1.重构代码
2.使用timeout

from threading import Thread,Lock
import time
lock1=Lock()
lock2=Lock()
class MyThread(Thread):def run(self):if lock1.acquire():#如果可以获取锁那么返回Trueprint(self.name +"获取了A锁")time.sleep(0.1)if lock2.acquire(timeout=5):print(self.name+"又获得了B锁")lock2.release()lock1.release()class Mythread2(Thread):def run(self):if lock2.acquire():  # 如果可以获取锁那么返回Trueprint(self.name + "获取了B锁")time.sleep(0.1)if lock1.acquire(timeout=5):print(self.name + "又获得了A锁")lock1.release()lock2.release()
if __name__=="__main__":t1=MyThread()t2=Mythread2()t1.start()t2.start()