资源总是有限的，程序运行如果对同一个对象进行操作，则有可能造成资源的争用，甚至导致死锁
也可能导致读写混乱
锁提供如下方法：
1.Lock.acquire([blocking])
2.Lock.release()
3.threading.Lock() 加载线程的锁对象，是一个基本的锁对象，一次只能一个锁定，其余锁请求，需等待锁释放后才能获取
4.threading.RLock() 多重锁，在同一线程中可用被多次acquire。如果使用RLock，那么acquire和release必须成对出现，
调用了n次acquire锁请求，则必须调用n次的release才能在线程中释放锁对象
例如：
无锁：
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#coding=utf8
import threading
import time
num = 0
def sum_num(i):
global num
time.sleep(1)
num +=i
print num
print '%s thread start!'%(time.ctime())
try:
for i in range(6):
t =threading.Thread(target=sum_num,args=(i,))
t.start()
except KeyboardInterrupt,e:
print "you stop the threading"
print '%s thread end!'%(time.ctime())
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输出：
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1
2
3
4
5
6
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Sun May 28 20:54:59 2017 thread start!
Sun May 28 20:54:59 2017 thread end!
01
3
710
15
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结果显示混乱
引入锁：
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30
31
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#coding=utf8
import threading
import time
num = 0
def sum_num(i):
lock.acquire()
global num
time.sleep(1)
num +=i
print num
lock.release()
print '%s thread start!'%(time.ctime())
try:
lock=threading.Lock()
list = []
for i in range(6):
t =threading.Thread(target=sum_num,args=(i,))
list.append(t)
t.start()
for threadinglist in list:
threadinglist.join()
except KeyboardInterrupt,e:
print "you stop the threading"
print '%s thread end!'%(time.ctime())
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结果：
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1
2
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4
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6
7
8
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Sun May 28 21:15:37 2017 thread start!
0
1
3
6
10
15
Sun May 28 21:15:43 2017 thread end!
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其中：
lock=threading.Lock()加载锁的方法也可以换成lock=threading.RLock()
如果将上面的sum_num修改为：
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1
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7
8
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lock.acquire()
global num
lock.acquire()
time.sleep(1)
num +=i
lock.release()
print num
lock.release()
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那么：
lock=threading.Lock() 加载的锁，则一直处于等待中，锁等待
而lock=threading.RLock() 运行正常
以上这篇对python多线程中Lock()与RLock()锁详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/comprel/article/details/72798354