锁，threading local，以及生产者和消费者模型

1.锁：Lock（一次放行一个）

　　线程安全，多线程操作时，内部会让所有的线程排队处理。

　　线程不安全：+人=>排队处理

　　以后锁代码块

v=[]
lock=threading.Lock()#声明锁
def func(arg):
    lock.acquire()#上锁
    v.append(arg)
    time.sleep(0.1)
    m=v[-1]
    print(arg,m)
    lock.release()#解锁
for i in range(10):
    t=threading.Thread(target=func,args=(i,))
    t.start()
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
6 6
7 7
8 8
9 9

2.锁：Rlock（一次放一个）

　　支持递归锁，锁多次

v = []
lock = threading.RLock()
def func(arg):
    lock.acquire()
    # lock.acquire()

    v.append(arg)
    time.sleep(0.01)
    m = v[-1]
    print(arg,m)

    lock.release()
    # lock.release()


for i in range(10):
    t =threading.Thread(target=func,args=(i,))
    t.start()
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
6 6
7 7
8 8
9 9

3.一次放多个：BoundedSemaphore

　　threading.BoundedSemaphore(指定一次放几个就放几个)，信号量

import time
import threading
lock=threading.BoundedSemaphore(5)#指定几个就每次执行几个线程
def func(arg):
    lock.acquire()
    print(arg)
    time.sleep(3)
    lock.release()
for i in range(20):
    t=threading.Thread(target=func,args=(i,))
    t.start()

4.条件锁Condition(一次放指定个数，用户输入几个就放几个)******

方法一：
import time
import threading
lock=threading.Condition()#声明放的方式
def func(arg):
    lock.acquire()
    lock.wait()#上锁
    print(arg)
    time.sleep(2)
    lock.release()
for i in range(20):
    t=threading.Thread(target=func,args=(i,))
    t.start()
while 1:
    user=int(input(">>>"))
    lock.acquire()
    lock.notify(user)#重点操作
    lock.release()
方法二：

def xxx():
    input('>>>')
    return True
def func(arg):
    lock.wait_for(xxx)
    print(arg)
    time.sleep(1)
for i in range(10):
    t=threading.Thread(target=func,args=(i,))
    t.start()

5.Event(一次放所有)

import threading
import time
lock=threading.Event()声明一次放掉全部的线程
def func(arg):
    lock.wait()加锁红灯
    print(arg)
for i in range(10):
    t=threading.Thread(target=func,args=(i,))
    t.start()
input('>>>')
lock.set()解锁绿灯
lock.clear()再次红灯
for i in range(10):
    t=threading.Thread(target=func,args=(i,))
    t.start()
input('>>>')
lock.set()绿灯

总结：

　　线程安全：列表和字典是线程安全的，队列。

　　为什么要加锁？

　　非线程安全的可以人为加锁，控制一段代码！

6.threading.local

作用：

　　内部自动为每个线程维护一个空间（字典），用于当前存取属于自己的值，保证线程之间的数据隔离。

应用：
import threading
import time
v=threading.local()
def func(arg):
    v.phone=arg
    time.sleep(2)
    print(v.phone,arg)
for i in range(10):
    t=threading.Thread(target=func,args=(i,))
    t.start()
原理：
import threading
import time
v=threading.local()
def func(arg):
    v.phone=arg
    time.sleep(2)
    print(v.phone,arg)
for i in range(10):
    t=threading.Thread(target=func,args=(i,))
    t.start()

7.线程池：控制最多开指定的线程

import threading
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
def func(a1,a2):
    time.sleep(2)
    print(a1,a2)
pool = ThreadPoolExecutor(5)#创建线程池，最多5个线程
for i in range(20):
    #去线程池中申请一个线程，让线程执行该函数
    pool.submit(func,i,20)

8.生产者消费者模型

import threading
import queue
import time
q=queue.Queue()#线程安全
def func(id):
    """
    生产者
    :param id:
    :return:
    """
    while 1:
        time.sleep(2)
        q.put('包子')
        print('厨子%s,做了一个包子' %id)
for i in range(1,5):
    t=threading.Thread(target=func,args=(i,))
    t.start()
def usera(id):
    """
    消费者
    :param id: 
    :return: 
    """
    while 1:
        q.get()
        print('第%s个顾客吃了一个包子' %id)
for i in range(1,8):
    t=threading.Thread(target=usera,args=(i,))
    t.start()

队列：先进先出

扩展：

　　栈：后进先出

内容补充：

线程池在python2中是没有的，线程不能太多，会造成线程的上下切换，影响效率

进程和线程的区别？

1.进程是CPU资源分配的最小单元

线程是CPU计算的最小单元

2.一个进程中可以有多个线程，

3.对于python来说，进程线程和其他语言有差异，是由gill锁造成的，gill锁保证一个进程中，同一时刻只能有一个线程能被CPU调度

进程是进行数据隔离

线程是CPU工作的最小单元，共享进程中的所有资源，每个线程分担一些任务，最终执行