Python 进程互斥锁 Lock

一.Python 线程互斥锁和进程互斥锁
- 1.创建线程互斥锁
- 2.创建进程互斥锁
二.进程互斥锁 Lock 函数介绍
三.进程互斥锁 Lock 使用
- 案例一:使用进程，但不使用互斥锁
- 案例二：进程互斥锁的使用
- 案例三：对全局变量累计求和看看计算结果
四.猜你喜欢

和前面讲到的 Python 线程互斥锁 Lock 类似，当有多个进程 Process 同时读写同一个文件时，为了避免数据读写产生异常，我们需要为正在操作的进程加上互斥锁，互斥锁的原理不管是对线程 threading 还是对进程 Process 而言都是一样。
一.Python 线程互斥锁和进程互斥锁1.创建线程互斥锁

# !usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 _*-"""@Author:猿说编程@Blog(个人博客地址): www.codersrc.com@File:Python 进程互斥锁 Lock.py@Time:2021/05/09 07:37@Motto:不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，程序人生的精彩需要坚持不懈地积累！"""# 导入线程threading模块import threading# 创建线程互斥锁mutex = threading.Lock()

2.创建进程互斥锁

# !usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 _*-"""@Author:猿说编程@Blog(个人博客地址): www.codersrc.com@File:Python 进程互斥锁 Lock.py@Time:2021/05/09 07:37@Motto:不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，程序人生的精彩需要坚持不懈地积累！"""from multip# 导入进程模块from multiprocessing import Process,Lock# 创建进程互斥锁mutex = Lock()

注意导入模块的区别，不要混淆使用！
二.进程互斥锁 Lock 函数介绍

acquire — 锁定资源；
release — 释放资源;

三.进程互斥锁 Lock 使用案例一:使用进程，但不使用互斥锁

# !usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 _*-"""@Author:猿说编程@Blog(个人博客地址): www.codersrc.com@File:Python 进程互斥锁 Lock.py@Time:2021/05/09 07:37@Motto:不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，程序人生的精彩需要坚持不懈地积累！"""from multiprocessing import Lock, Processimport timeimport randomimport osdef foo(i, mutex):print('%s: %s is running' % (i, os.getpid()))time.sleep(random.random())print('%s:%s is done' % (i, os.getpid()))if __name__ == '__main__':mutex = Lock()for i in range(10):process = Process(target=foo, args=(i, mutex))process.start()'''输出结果：0: 17008 is running1: 5288 is running2: 1228 is running3: 9724 is running4: 7520 is running5: 10236 is running3:9724 is done6: 16452 is running7: 13328 is running0:17008 is done8: 9356 is running9: 16432 is running8:9356 is done2:1228 is done5:10236 is done9:16432 is done7:13328 is done4:7520 is done6:16452 is done1:5288 is done'''

重输出的结果来看，多个进程同时在操作，如果是对同一个文件读写操作，很明显已经乱套了，这并不是我们想要的；如果多进程在读写同一文件时想要保证数据安全，必然需要加上互斥锁 Lock，例如下面这个 demo ；
案例二：进程互斥锁的使用

# !usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 _*-"""@Author:猿说编程@Blog(个人博客地址): www.codersrc.com@File:Python 进程互斥锁 Lock.py@Time:2021/05/09 07:37@Motto:不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，程序人生的精彩需要坚持不懈地积累！"""from multiprocessing import Lock, Processimport timeimport randomimport osdef foo(i, mutex):mutex.acquire()print('%s: %s is running' % (i, os.getpid()))time.sleep(random.random())print('%s:%s is done' % (i, os.getpid()))mutex.release()if __name__ == '__main__':mutex = Lock()for i in range(10):process = Process(target=foo, args=(i, mutex))process.start()'''输出结果：0: 6908 is running0:6908 is done1: 7976 is running1:7976 is done3: 7824 is running3:7824 is done2: 17328 is running2:17328 is done4: 7844 is running4:7844 is done5: 15900 is running5:15900 is done6: 12648 is running6:12648 is done7: 16516 is running7:16516 is done8: 17348 is running8:17348 is done9: 13180 is running9:13180 is done'''

完美，即便是对同一个文件进行读写操作，进程 Process 使用互斥锁 Lock 之后也不会造成数据混乱的问题，同时也提高了效率，完美解决案例一的问题！
案例三：对全局变量累计求和看看计算结果

# !usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 _*-"""@Author:猿说编程@Blog(个人博客地址): www.codersrc.com@File:Python 进程互斥锁 Lock.py@Time:2021/05/09 07:37@Motto:不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，程序人生的精彩需要坚持不懈地积累！"""# 导入进程模块from multiprocessing import Process,Locknum = 0def get_sum1():global num# 声明全局变量for i in range(10000):num = num +1print("get_sum1:",num)def get_sum2():global num# 声明全局变量for i in range(10000):num = num + 1print("get_sum2:", num)def main():global num# 声明全局变量p1 = Process(target=get_sum1)p1.start()p2 = Process(target=get_sum2)p2.start()p1.join()p2.join()print("main:",num)if __name__ == "__main__":main()print("main exit")'''输出结果：get_sum1: 10000get_sum2: 10000main: 0main exit'''

可能有小伙伴会觉得很纳闷，main 函数中得 num 值怎么会是 0，明明主进程/两个子进程都用关键字 **global **声明了全局变量，即便没有互斥锁，也应该是一个小于 20000 的随机数，在文章 Python 进程 Process 与线程 threading 区别中有详细讲解，同一进程的所有线程共享该进程的所有资源，进程与进程之间资源相互独立，互不影响（类似深拷贝）；
上面的程序有三个进程，这就意味着 num 变量实际上有三份资源，其中两个进程对 num 分别做了 10000 次累计加 1，所以每个子进程的值都是 10000，主进程没有对 num 任何操作，所以主进程 num 值为 0 ；
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