1 """ 2 线程锁 3 我这用的是python3.7，必须要加锁才可以保证数据的确定性 4 """ 5 import time 6 from threading import Thread, Lock 7 8 lock = Lock() 9 10 list1 = [0] * 10 11 12 1 ...
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2020-05-31 11:09:57
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#线程数据安全处理--同步锁 #递归锁 #队列，线程间数据的安全 #生产者消费者模型 ...
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2019-10-21 10:02:25
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另一种方式，不需传递threading.Thread，直接操作属性： 根据网络搜索整合： 参考：https://blog.csdn.net/houyanhua1/article/details/78233519 ...
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2019-10-06 18:33:48
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多线程的优势：可以同时运行多个任务但是当多个线程同时访问共享数据时，可能导致数据不同步，甚至错误！so,不使用线程锁, 可能导致错误购买车票--线程锁[root@~]# cat test.py #-*- coding:utf-8 -*-
import threading
import time
tickets =
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2018-04-03 18:13:55
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资源总是有限的，程序运行如果对同一个对象进行操作，则有可能造成资源的争用，甚至导致死锁，或者导致读写混乱，python中提供线程锁对线程的调用进行控制 锁提供如下方法： 1.Lock.acquire([blocking]) 2.Lock.release() 把 3.threading.Lock() ...
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2018-03-14 22:11:30
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多线程修改一份数据时需要用到线程锁，以防止数据修改出错 ...
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2017-12-19 01:32:30
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多线程适用于IO密集型，多线程实现方式有两种，详见下方例子例子：import threadingclass MyThread(threading.Thread): def __init__(self, args): #使用super写法，按照父类.方法的方式直接重写 &
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2017-12-14 03:43:42
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在多线程中，同一个变量能被所有线程共享，这个变量能被任何一个线程修改。 看一个实验。 启动5个线程，每个线程把全局变量加1 启动了5个线程，每个线程加1，一共是5个，所以结果是5没有问题。 python2.7下执行： 50个线程,num相加50次，也没有问题。1000个线程相加也是没有问题的。 尝试 ...
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2017-10-17 10:03:12
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mutex = threading.Lock() mutex.acquire()--锁住 mutex.release() --解锁 # coding:utf-8 import threading import time mutex = threading.Lock() def write(scan_... ...
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2017-03-24 17:31:41
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