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死锁与递归锁

from threading import Thread,Lock import time mutexA=Lock() mutexB=Lock() class MyThread(Thread): def run(self): self.func1() self.func2() def func1(self): mutexA.acquire() print('\033[41m%s 拿到A锁\033[0m'

4、线程

多线程基础的学习，在爬虫教程系列/第4章：爬虫进阶里面有了。 同步的概念 同步就是协同步调，按预定的案后次序进行运行。如：你说完，我在说。“同”字从字面上容易理解为一起动作其实不是，“同”字应是协同、协助、互相配合。 如进程、线程同步，可理解为进程或线程A和B一起配合，A执行到一定

Python-4.21 死锁与递归锁

所谓死锁： 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程，如下就是死锁 import time from threading import Thread, Lock

day35

死锁与递归锁： 回顾之前的知识点，在介绍锁的时候跟大家提到过虽然锁只有acquire(加锁)和release（解锁）两种方式，但是还是不建议大家自己手动上锁而是用已经封装好的结构，有两个原因， 首先第一点是因为封装好的模块使用起来更加方便，第二点就是自己在使用锁的时候很容易造成逻辑上的一些

死锁与递归锁

递归锁 一个线程拿到锁，counter加1,该线程内又碰到加锁的情况，则counter继续加1，这期间所有其他线程都只能等待，等待该线程释放所有锁，即counter递减到0为止 from threading import Thread, RLock import time mutexB = mutexA = RLock() class Mythread(Thread): def run(self)

线程死锁跟解决

因为多线程同时操作同一个变量时，可能会出现资源竞争的情况，导致程序结果不对 此时需要对被操作的全局变量上锁，上锁后会得到正确结果 但是，如果线程A，拥有锁A， 线程B，拥有锁B，在锁A、锁B没释放的时候，线程B去获取锁A，线程A去获取锁B就会进入死锁   死锁示例： #encoding='utf-8'import thre