某個線程要共享數據時，先將其鎖定，此時資源的狀態為“鎖定”，其他線程不能更改；直到該線程釋放資源，將資源的狀態變成“非鎖定”，其他的線程才能再次鎖定該資源。互斥鎖保證了每次只有一個線程進入寫入操作，從而保證了多線程情況下數據的正確性。

采用f_flag的方法效率低

創建鎖

mutex=threading.Lock()

鎖定

mutex.acquire([blocking])#里面可以加blocking(等待的時間)或者不加，不加就會一直等待（堵塞）

釋放

mutex.release()

import threading from threading import Thread from threading import Lock import time  thnum=0 #兩個線程都在搶著對這個鎖進行上鎖，如果有一方成功上鎖，那么導致另外一方會堵塞（一直等待），到這個鎖被解開為之 class MyThread(threading.Thread):   def run(self):     mutex.acquire()     for i in range(10000):       global thnum       thnum+=1       print(thnum)     mutex.release()  def test():   global thnum   mutex.acquire() #等待可以上鎖，通知而不是輪訓，沒有占用CPU   for i in range(10000):     thnum+=1   print(thnum)   mutex.release()#解鎖 mutex=Lock() if __name__=='__main__':   t=MyThread()   t.start()  #創建一把互斥鎖，默認是沒有上鎖的  thn=Thread(target=test) thn.start()  ''''' 10000 20000 ''' 

只要一上鎖，由多任務變為單任務,相當于只有一個線程在運行。

下面的代碼相對上面加鎖的時間變短了

import threading from threading import Thread from threading import Lock import time  thnum=0 #兩個線程都在搶著對這個鎖進行上鎖，如果有一方成功上鎖，那么導致另外一方會堵塞（一直等待），到這個鎖被解開為之 class MyThread(threading.Thread):   def run(self):     for i in range(10000):       mutex.acquire()       global thnum       thnum+=1       mutex.release()#釋放后，都開始搶，這樣上鎖的時間變短      print(thnum)      def test():   global thnum   for i in range(10000):     mutex.acquire()     thnum+=1     mutex.release()#解鎖   print(thnum) mutex=Lock() if __name__=='__main__':   t=MyThread()   t.start()  #創建一把互斥鎖，默認是沒有上鎖的  thn=Thread(target=test) thn.start()  ''''' 10000 20000 ''' 

只有必須加鎖的地方才加鎖

同步：按照預定的先后順序執行

一個運行完后，釋放下一個，下一個鎖定后運行，再釋放下一個，下一個鎖定后，運行后釋放下一個..... 釋放第一個

異步：

#異步的實現 from multiprocessing import Pool import time import os  #getpid()獲取當前進程的進程號 #getppid()獲取當前進程的父進程號  def test():#子進程   print("----進程池中的進程-----pid=%d,ppid=%d --"%(os.getpid(),os.getppid()))   for i in range(3):     print("-----%d----"%i)     time.sleep(1)   return "over" #子進程執行完后返回給操作系統，返回給父進程  def test2(args):   print("-----callback func----pid=%d"%os.getpid())#主進程調用test2   print("------callback func---args=%s"%args)  def main():   pool=Pool(3)   pool.apply_async(func=test,callback=test2)#回調   time.sleep(5)#收到func進程結束后的信號后，執行回調函數test2    print("----主進程-pid = %d"%os.getpid())  if __name__=="__main__":   #main()   pool=Pool(3)   pool.apply_async(test,callback=test2)#回調   time.sleep(5)#收到func進程結束后的信號后，執行回調函數test2    print("----主進程-pid = %d"%os.getpid())  '''''顯示結果不太正確，應該先運行test呀，再運行test2 -----callback func----pid=7044 ------callback func---args=over ----主進程-pid = 7044 ----進程池中的進程-----pid=3772,ppid=7044 -- -----0---- -----1---- -----2---- '''