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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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。
注釋鎖后,再來看下結果。
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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本文標題:python3爬蟲中多線程進行解鎖的操作方法-創(chuàng)新互聯(lián)
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