python3爬蟲中多線程進行解鎖操作實例

更新時間：2020年11月25日 08:28:32 作者：小妮淺淺

在本篇文章里小編給大家整理了關于python3爬蟲中多線程進行解鎖操作實例內容，需要的朋友們可以參考下。

生活中我們?yōu)榱吮Ｕ戏块g里物品的安全，所以給門進行上鎖，在我們需要進入房間的時候又會重新打開。同樣的之間我們講過多線程中的lock，作用是為了不讓多個線程運行是出錯所以進行鎖住的指令。但是鑒于我們實際運用中，因為線程和指令不會只有一個，如果全部都進行l(wèi)ock操作就會出錯。所以今天小編為大家進行l(wèi)ock的全面講解，同時為大家?guī)韑ock的解鎖方法。

由于線程之間隨機調度，所以在使用共享變量時，某線程可能在執(zhí)行n條后，CPU接著執(zhí)行其他線程，很容易使得最終結果出錯。為了多個線程同時操作一個內存中的資源時不產生混亂，我們可以使用鎖。

Lock（指令鎖）是可用的最低級的同步指令。Lock處于鎖定狀態(tài)時，不被特定的線程擁有。Lock包含兩種狀態(tài)——鎖定和非鎖定，以及兩個基本的方法。

當線程請求鎖定時，其他線程就不能獲得這把鎖，直到鎖定的線程釋放鎖，其他線程才能繼續(xù)使用。這就好比使用獨衛(wèi)，某個人進去了，把門鎖上了，另一個人必須等待里面的人出來才能繼續(xù)使用。

指令鎖只能被同一個線程調用一次，如果需要多次請求，則需要了解一下可重入鎖。

RLock（可重入鎖）是一個可以被同一個線程請求多次的同步指令。RLock使用了“擁有的線程”和“遞歸等級”的概念，處于鎖定狀態(tài)時，RLock被某個線程擁有。擁有RLock的線程可以再次調用acquire()，釋放鎖時需要調用release()相同次數。

具體方法如下：

acquire([timeout]): 請求獲得鎖定。使線程進入同步阻塞狀態(tài)。

release(): 釋放鎖。使用前線程必須已獲得鎖定，否則將拋出異常。

關于線程的鎖的案例，這里給出一個簡單的指令鎖的示例，主要看下鎖的作用。

import threading
sub = 0
num = 1000000
lock = threading.Lock()
def add():
  global sub,num
  for i in range(1,num):
    # 請求鎖
    lock.acquire()
    sub += 1
    # 釋放鎖
    lock.release()
def red():
    sub -= 1
def main():
  print("開始運算，sub的值為{}".format(sub))
  t1 = threading.Thread(target=add,args=())
  t2 = threading.Thread(target=red,args=())
  t1.start()
  t2.start()
  t1.join()
  t2.join()
  print("結束運算，sub的值為{}".format(sub))
if __name__ == '__main__':
main()

有鎖時，肯定是交替執(zhí)行加減算法，但最后結果肯定還是可以為0。