Ⅰ python避免死锁方法实例分析
python避免死锁方法实例分析
本文实例讲述了python避免死锁方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：
当两个或者更多的线程在等待资源的时候就会产生死锁，两个线程相互等待。
在本文实例中 thread1 等待thread2释放block , thread2等待thtead1释放ablock，
避免死锁的原则：
1. 一定要以一个固定的顺序来取得锁，这个列子中，意味着首先要取得alock, 然后再去block
2. 一定要按照与取得锁相反的顺序释放锁，这里，应该先释放block,然后是alock
import threading ,time
a = 5
alock = threading.Lock()
b = 5
block = threading.Lock()
def thread1calc():
print "thread1 acquiring lock a"
alock.acquire()
time.sleep(5)
print "thread1 acquiring lock b"
block.acquire()
a+=5
b+=5
print "thread1 releasing both locks"
block.release()
alock.release()
def thread2calc():
print "thread2 acquiring lock b"
block.acquire()
time.sleep(5)
print "thread2 acquiring lock a"
alock.acquire()
time.sleep(5)
a+=10
b+=10
print "thread2 releasing both locks"
block.release()
alock.release()
t = threading.Thread(target = thread1calc)
t.setDaemon(1)
t.start()
t = threading.Thread(target = thread2calc)
t.setDaemon(2)
t.start()
while 1:
time.sleep(300)
输出：
thread1 acquiring lock a
thread2 acquiring lock b
thread1 acquiring lock b
thread2 acquiring lock a
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。
Ⅱ python多线程的几种方法
Python进阶(二十六)-多线程实现同步的四种方式
临界资源即那些一次只能被一个线程访问的资源，典型例子就是打印机，它一次只能被一个程序用来执行打印功能，因为不能多个线程同时操作，而访问这部分资源的代码通常称之为临界区。
锁机制
threading的Lock类，用该类的acquire函数进行加锁，用realease函数进行解锁
import threadingimport timeclass Num:
def __init__(self):
self.num = 0
self.lock = threading.Lock() def add(self):
self.lock.acquire()#加锁，锁住相应的资源
self.num += 1
num = self.num
self.lock.release()#解锁，离开该资源
return num
n = Num()class jdThread(threading.Thread):
def __init__(self,item):
threading.Thread.__init__(self)
self.item = item def run(self):
time.sleep(2)
value = n.add()#将num加1，并输出原来的数据和+1之后的数据
print(self.item,value)for item in range(5):
t = jdThread(item)
t.start()
t.join()#使线程一个一个执行
当一个线程调用锁的acquire()方法获得锁时，锁就进入“locked”状态。每次只有一个线程可以获得锁。如果此时另一个线程试图获得这个锁，该线程就会变为“blocked”状态，称为“同步阻塞”（参见多线程的基本概念）。
直到拥有锁的线程调用锁的release()方法释放锁之后，锁进入“unlocked”状态。线程调度程序从处于同步阻塞状态的线程中选择一个来获得锁，并使得该线程进入运行（running）状态。
信号量
信号量也提供acquire方法和release方法，每当调用acquire方法的时候，如果内部计数器大于0，则将其减1，如果内部计数器等于0，则会阻塞该线程，知道有线程调用了release方法将内部计数器更新到大于1位置。
import threadingimport timeclass Num:
def __init__(self):
self.num = 0
self.sem = threading.Semaphore(value = 3) #允许最多三个线程同时访问资源
def add(self):
self.sem.acquire()#内部计数器减1
self.num += 1
num = self.num
self.sem.release()#内部计数器加1
return num
n = Num()class jdThread(threading.Thread):
def __init__(self,item):
threading.Thread.__init__(self)
self.item = item def run(self):
time.sleep(2)
value = n.add()
print(self.item,value)for item in range(100):