這篇文章給大家分享的是有關(guān)Python互斥鎖怎么解決多線程問題的內(nèi)容。小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，一起跟隨小編過來看看吧。

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python主要應(yīng)用領(lǐng)域有哪些

1、云計(jì)算，典型應(yīng)用OpenStack。2、WEB前端開發(fā)，眾多大型網(wǎng)站均為Python開發(fā)。3.人工智能應(yīng)用，基于大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)而發(fā)展出來的人工智能本質(zhì)上已經(jīng)無法離開python。4、系統(tǒng)運(yùn)維工程項(xiàng)目，自動(dòng)化運(yùn)維的標(biāo)配就是python+Django/flask。5、金融理財(cái)分析，量化交易，金融分析。6、大數(shù)據(jù)分析。

1、說明

當(dāng)多個(gè)線程幾乎同時(shí)修改共享數(shù)據(jù)時(shí)，需要同步控制。

線程同步可以保證多線程安全訪問競爭資源，最簡單的同步機(jī)制是引入互斥鎖。

互斥鎖引入資源狀態(tài)：鎖定/非鎖定。

2、實(shí)例

"""
Python 互斥鎖解決多線程資源競爭問題
"""
import time
import threading
 
 
# 線程共享變量
g_num = 0
 
# 創(chuàng)建一個(gè)互斥鎖
# 默認(rèn)是未上鎖的狀態(tài)
mutex = threading.Lock()
 
 
def work1(num):
    global g_num
    for i in range(num):
        mutex.acquire()  # 上鎖
        g_num += 1
        mutex.release()  # 解鎖
 
    print("---work1---g_num=%d" % g_num)
 
 
def work2(num):
    global g_num
    for i in range(num):
        mutex.acquire()  # 上鎖
        g_num += 1
        mutex.release()  # 解鎖
 
    print("---work2---g_num=%d" % g_num)
 
 
def mutex_test():
    """互斥鎖測試"""
 
    # 創(chuàng)建2個(gè)線程，讓他們各自對g_num加1000000次
    count = 1000000
    t1 = threading.Thread(target=work1, args=(count,))
    t1.start()
 
    t2 = threading.Thread(target=work2, args=(count,))
    t2.start()
 
    # 等待計(jì)算完成
    # len(threading.enumerate()) = 當(dāng)前程序線程的數(shù)量
    # 為1說明只剩下主線程
    while len(threading.enumerate()) != 1:
        time.sleep(1)
 
    print("2個(gè)線程對同一個(gè)全局變量操作之后的最終結(jié)果是:%s" % g_num)
 
 
def main():
    mutex_test()
 
 
if __name__ == '__main__':
    main()

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