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python3爬蟲中多線程進行解鎖的操作方法-創(chuàng)新互聯(lián)

這篇文章主要介紹python3爬蟲中多線程進行解鎖的操作方法,文中介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!

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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。

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(shù)。

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():
    global sub,num
    for i in range(1,num):
        # 請求鎖
        lock.acquire()
        sub -= 1
        # 釋放鎖
        lock.release()
 
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。


python3爬蟲中多線程進行解鎖的操作方法

注釋鎖后,再來看下結果。

python3爬蟲中多線程進行解鎖的操作方法

再多執(zhí)行幾次后,會發(fā)現(xiàn)結束運算后的sub值每次都不一樣,這其實就是因為共享變量,線程之間產生了混亂,導致sub的值無法確定。

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