一、線程鎖(互斥鎖)
在一個程式内，主程序可以啟動很多個線程，這些線程都可以通路主程序的記憶體空間，在Python中雖然有了GIL，同一時間隻有一個線程在運作，可是這些線程的排程都歸系統，作業系統有自身的排程規則，是以就可能造成，
假設兩個線程都在通路 global count= 0, 每個程序都會執行 count +=1 。(1)(2)(3)第一個線程申請GIL然後，讀取global count到及程序到 cpu ，(4)然後cpu執行到一半，(5)把這個線程停了，将上下文儲存到自身寄存器中。注意這時候沒傳回結果。這時候解釋器就會把GIL釋放，
(6)(7)(8)第二個線程申請GIL執行如上步驟，讀取count= 0 ,cpu計算結束後将結果count=1 傳回，(10)(11)解釋器拿到結果進行指派，此時count=1，這個程序運作結束，(12)(13)然後cpu從寄存器中第一個線程的執行狀态，繼續執行，注意這個讀取的是寄存器中的上下文，就是第一次執行時 count= 0，及第一個線程的上下文。計算結果傳回count =1 傳回。就造成了結果的錯誤。
1.1 python中的線程鎖(互斥鎖mutex)
使用threading子產品中的Lock類，得到一個全局鎖執行個體。然後 Lock()執行個體下 有一個 acquire 方法為加鎖， release 方法釋放鎖
import threading
count = 0
lock = threading.Lock() #申請一個鎖
def count_():
global count #聲明為全局變量
lock.acquire() #加鎖，鎖釋放前不予許其他程式執行
count += 1
lock.release() #執行完 ，釋放鎖
thread_list = []
for i in range(10):
t = threading.Thread(target= count_)
t.start()
thread_list.append(t)
for t in thread_list:
t.join() #主程式等待所有程式執行完畢
print('Count:{: ^4}'.format(count))
1.2 遞歸鎖
基本用不上，主要目的就是防止鎖裡面加鎖，然後程式無法解鎖退出。
import threading,time
def run1():
print("grab the first part data")
lock.acquire()
global num
num +=1
lock.release()
return num
def run2():
print("grab the second part data")
lock.acquire()
global num2
num2+=1
lock.release()
return num2
def run3():
lock.acquire()
res = run1()
print('--------between run1 and run2-----')
res2 = run2()
lock.release()
print(res,res2)
if __name__ == '__main__':
num,num2 = 0,0
lock = threading.RLock()
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=run3)
t.start()
while threading.active_count() != 1:
print(threading.active_count())
else:
print('----all threads done---')
print(num,num2)
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