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鎖\033[0m' %self.name)
        mutexB.acquire()
        print('\033[42m%s 拿到B鎖\033[0m' %self.name)
        mutexB.release()
        mutexA.release()
    def func2(self):
        mutexB.acquire()
        print('\033[43m%s 拿到B鎖\033[0m' %self.name)
        time.sleep(2)
        mutexA.acquire()
        print('\033[44m%s 拿到A鎖\033[0m' %self.name)
        mutexA.release()
        mutexB.release()
if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        t=MyThread()
        t.start()

執(zhí)行效果

Thread-1 拿到A鎖
Thread-1 拿到B鎖
Thread-1 拿到B鎖
Thread-2 拿到A鎖 #出現(xiàn)死鎖，整個程序阻塞住

二遞歸鎖

解決方法，遞歸鎖，在Python中為了支持在同一線程中多次請求同一資源，python提供了可重入鎖RLock。

這個RLock內(nèi)部維護著一個Lock和一個counter變量，counter記錄了acquire的次數(shù)，從而使得資源可以被多次require。直到一個線程所有的acquire都被release，其他的線程才能獲得資源。

上面的例子如果使用RLock代替Lock，則不會發(fā)生死鎖，二者的區(qū)別是：遞歸鎖可以連續(xù)acquire多次，而互斥鎖只能acquire一次

from threading import Thread,RLock
import time
mutexA=mutexB=RLock() #一個線程拿到鎖，counter加1,該線程內(nèi)又碰到加鎖的情況，則counter繼續(xù)加1，這期間所有其他線程都只能等待，等待該線程釋放所有鎖，即counter遞減到0為止
class MyThread(Thread):
    def run(self):
        self.func1()
        self.func2()
    def func1(self):
        mutexA.acquire()
        print('\033[41m%s 拿到A鎖\033[0m' %self.name)
        mutexB.acquire()
        print('\033[42m%s 拿到B鎖\033[0m' %self.name)
        mutexB.release()
        mutexA.release()
    def func2(self):
        mutexB.acquire()
        print('\033[43m%s 拿到B鎖\033[0m' %self.name)
        time.sleep(2)
        mutexA.acquire()
        print('\033[44m%s 拿到A鎖\033[0m' %self.name)
        mutexA.release()
        mutexB.release()
if __name__ == '__main__':
    for i in range(10):
        t=MyThread()
        t.start()

以上就是python多線程死鎖現(xiàn)象與解決方法的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于python多線程死鎖現(xiàn)象解決的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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