python的线程锁

1、先看一个例子，一个进程可以起多个线程，多个线程都共享这个线程的内存

import threading
import time

num = 100
thread_lock = threading.Lock()
‘‘‘
def add_func():
    global num
    print("Begin--->",num)
    num -= 1
    # thread_lock.release()
‘‘‘
#上面这段代码的结果，如果起100个线程去执行这个函数，那么第一个线程执行完后nun为99，这个时候第二个线程去拿num，拿到的值就是99，第三个线程拿到的值就是98.......

‘‘‘
def add_func():
    global num
    print("Begin--->", num)
    time.sleep(0.1)
    num -= 1
‘‘‘
#上面这段代码的意思是，因为第一个线程和第二个线程之间有sleep，sleep后才去进行减操作，所以所有线程拿到的num的值都是100，最终执行的结果不是100-1，而是num-1，而这个num
#就是上一个线程执行完后的num的，所以我们看到所有线程拿到的值都是100，但是最后num的值确实0

#老师也没有讲清楚，上面的例子不加锁，结果也一直是正确的，但是在python2中，有时候会得到不一样的值，但是在python3则一直不会报错，为了避免出问题，我们可以对这个操作加锁

lock = threading.Lock()
#创建一个锁的实例

def add_func():
    global num     #获取公共变量num
    print("Begin--->", num)
    time.sleep(1)
    print("after--->",num)

    #对下面的语句加锁或者获取一把锁，也就是同一个时间只有个线程可以执行下面的语句
    lock.acquire()
    num -= 1
    # lock.release()
    #用完之后就必须要释放锁，不然程序无法往下执行




thread_list = []
for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=add_func)
    t.start()
    time.sleep(1)
    thread_list.append(t)

for t in thread_list:
    t.join()

print("over--->",num)