Python互斥锁怎么解决多线程问题

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python主要应用领域有哪些

1、云计算，典型应用OpenStack。2、WEB前端开发，众多大型网站均为Python开发。3.人工智能应用，基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python。4、系统运维工程项目，自动化运维的标配就是python+Django/flask。5、金融理财分析，量化交易，金融分析。6、大数据分析。

1、说明

当多个线程几乎同时修改共享数据时，需要同步控制。

线程同步可以保证多线程安全访问竞争资源，最简单的同步机制是引入互斥锁。

互斥锁引入资源状态：锁定/非锁定。

2、实例

"""
Python 互斥锁解决多线程资源竞争问题
"""
import time
import threading
 
 
# 线程共享变量
g_num = 0
 
# 创建一个互斥锁
# 默认是未上锁的状态
mutex = threading.Lock()
 
 
def work1(num):
    global g_num
    for i in range(num):
        mutex.acquire()  # 上锁
        g_num += 1
        mutex.release()  # 解锁
 
    print("---work1---g_num=%d" % g_num)
 
 
def work2(num):
    global g_num
    for i in range(num):
        mutex.acquire()  # 上锁
        g_num += 1
        mutex.release()  # 解锁
 
    print("---work2---g_num=%d" % g_num)
 
 
def mutex_test():
    """互斥锁测试"""
 
    # 创建2个线程，让他们各自对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()
 
    # 等待计算完成
    # len(threading.enumerate()) = 当前程序线程的数量
    # 为1说明只剩下主线程
    while len(threading.enumerate()) != 1:
        time.sleep(1)
 
    print("2个线程对同一个全局变量操作之后的最终结果是:%s" % g_num)
 
 
def main():
    mutex_test()
 
 
if __name__ == '__main__':
    main()

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