python基础-Manager进程数据共享、进程互斥锁数据非共享、线程互斥锁数据共享

本文主要是介绍python基础-Manager进程数据共享、进程互斥锁数据非共享、线程互斥锁数据共享，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1.线程抢的是GIL锁，GIL锁相当于执行权限，拿到执行权限后才能拿到互斥锁Lock，其他线程也可以抢到GIL，但如果发现Lock仍然没有被释放则阻塞，即便是拿到执行权限GIL也要立刻交出来

2.join是等待所有，即整体串行，而锁只是锁住修改共享数据的部分，即部分串行，要想保证数据安全的根本原理在于让并发变成串行，join与互斥锁都可以实现，毫无疑问，互斥锁的部分串行效率要更高

机智的同学可能会问到这个问题，就是既然你之前说过了，Python已经有一个GIL来保证同一时间只能有一个线程来执行了，为什么这里还需要lock? 

　首先我们需要达成共识：锁的目的是为了保护共享的数据，同一时间只能有一个线程来修改共享的数据

然后，我们可以得出结论：保护不同的数据就应该加不同的锁。

　最后，问题就很明朗了，GIL 与Lock是两把锁，保护的数据不一样，前者是解释器级别的（当然保护的就是解释器级别的数据，比如垃圾回收的数据），后者是保护用户自己开发的应用程序的数据，很明显GIL不负责这件事，只能用户自定义加锁处理，即Lock

过程分析：所有线程抢的是GIL锁，或者说所有线程抢的是执行权限

　　线程1抢到GIL锁，拿到执行权限，开始执行，然后加了一把Lock，还没有执行完毕，即线程1还未释放Lock，有可能线程2抢到GIL锁，开始执行，执行过程中发现Lock还没有被线程1释放，于是线程2进入阻塞，被夺走执行权限，有可能线程1拿到GIL，然后正常执行到释放Lock。。。这就导致了串行运行的效果

　　既然是串行，那我们执行

　　t1.start()

　　t1.join

　　t2.start()

　　t2.join()

　　这也是串行执行啊，为何还要加Lock呢，需知join是等待t1所有的代码执行完，相当于锁住了t1的所有代码，而Lock只是锁住一部分操作共享数据的代码。

线程数据共享(无io)

from threading import Thread,Lock
import time
n=100def task():global ntemp=nn=temp-1if __name__ == '__main__':mutex=Lock()t_l=[]for i in range(10):t=Thread(target=task)t_l.append(t)t.start()for t in t_l:t.join()print(n)

输出结果：

90

在没有枷锁的情况下，是效率最高的，直接共同修改数据结果为90，但是有个情况，就是会使数据错乱，我们来看下线程锁的情况

线程数据共享(有io)

我们在上面的代码加入time.sleep(0.5)这行看看输出结果是什么？

from threading import Thread,Lock
import time
n=100def task():global ntemp=ntime.sleep(0.5)n=temp-1if __name__ == '__main__':mutex=Lock()t_l=[]for i in range(10):t=Thread(target=task)t_l.append(t)t.start()for t in t_l:t.join()print(n)

输出

99

在time.sleep(0.5)之前，各个线程已经拿到n=100值了，然后sleep之后，就没又获取新的temp值，然后利用n=temp-1,拿到n值99

线程锁数据共享

我们把上篇博客线程锁代码拿过来

from threading import Thread,Lock
import time
n=100def task():global nmutex.acquire()temp=ntime.sleep(0.1)n=temp-1mutex.release()if __name__ == '__main__':mutex=Lock()t_l=[]for i in range(10):t=Thread(target=task)t_l.append(t)t.start()for t in t_l:t.join()print(n)

输出如下：

90

如上是意思就是启动10个子线程，然后为10个子线程分别加线程互斥锁，操作变量n，然后在各个子线程执行完毕，在输出n的值为90，说明改变了共享变量n

由于多个线程公用一块内存，可以实现资源共享

1.10个线程去抢GIL锁，即抢执行权限
2. 肯定有一个线程先抢到GIL（暂且称为线程1），然后开始执行，一旦执行就会拿到lock.acquire()
3. 极有可能线程1还未运行完毕，就有另外一个线程2抢到GIL，然后开始运行，但线程2发现互斥锁lock还未被线程1释放，于是阻塞，被迫交出执行权限，即释放GIL
4.直到线程1重新抢到GIL，开始从上次暂停的位置继续执行，直到正常释放互斥锁lock，然后其他的线程再重复2 3 4的过程

进程锁数据非共享

from multiprocessing import Process,Lock
import time
n=100def task(mutex):global nmutex.acquire()temp=ntime.sleep(0.1)n=temp-1mutex.release()if __name__ == '__main__':mutex=Lock()t_l=[]for i in range(10):t=Process(target=task,args=(mutex,))t_l.append(t)t.start()for t in t_l:t.join()print(n)

输出：

100

由于是启动了10 个进程，那么就开辟了10快内存空间，每个进程会在自己内存空间操作变量n,但是最后print(n)是输出的主进程的n值，所以子进程没有操作修改主进程的n值，所以输出100

进程锁数据共享

那么我们如何通过进程修改呢？
进程间数据是独立的，可以借助于队列或管道实现通信，二者都是基于消息传递的
我们篇幅博客在了解学习

虽然进程间数据独立，但可以通过Manager实现数据共享，事实上Manager的功能远不止于此
Manager支持的类型有list,dict,Namespace,Lock,RLock,Semaphore,BoundedSemaphore,Condition,Event,Queue,Value和Array。

from multiprocessing import Manager,Process,Lock
import os
def work(d,lock):with lock: #不加锁而操作共享的数据,肯定会出现数据错乱d['count']-=1if __name__ == '__main__':lock=Lock()with Manager() as m:dic=m.dict({'count':10})p_l=[]for i in range(10):p=Process(target=work,args=(dic,lock))p_l.append(p)p.start()for p in p_l:p.join()print(dic)

输出如下：

{'count': 0}

这篇关于python基础-Manager进程数据共享、进程互斥锁数据非共享、线程互斥锁数据共享的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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