1、 背景概述
在python中，要保證資料的正確性，並且自己對資料進行控制，對資料進行加鎖並且自己釋放鎖。
多執行緒的主要目的為了提高效能與速度，用在無關的方向是最好的，例如在使用爬蟲的時候，可以使用多執行緒來進行爬取資料，因為在這些執行緒之間沒有需要共同操作的資料，從而在這個時候利用是最好的。
如果需要操作同乙份資料，那麼必須自己保證資料的安全性。
如果需要利用多cpu的特性，那麼應該使用的是多程序程式設計，而不是多執行緒程式設計，多程序程式設計為multiprocessing。
2、 利用鎖進行同步相同的資料
直接看以下的**：
#!/usr/bin/env python
import time
import threading
num = 0
class mythread(threading.thread):
def run(self):
#lock.acquire()
#time.sleep(1)
global num
num += 1
print self.name + 'set num to '+str(num)
#lock.release()
#lock = threading.rlock()
threads =
for i in range(10000):
t = mythread()
for i in range(10000):
threads[i].start()
for i in range(10000):
threads[i].join()看以上的**，對全域性變數進行乙個修改，從而每個執行緒取到的是同乙份的資料，從而，可能造成資料的計算結果不正確，從而需要用鎖進行控制資料的正確性。
ps：在我的機器上進行執行的時候，都是正確的，從而看起來好像不用鎖也可以，但是在有的機器上進行模擬的時候，最後的計算結果不正確。
在使用鎖的時候，只要將注釋的**進行去掉即可使用鎖。
3、 鎖的型別
在python的threading模組中，提供了三種鎖，如下所示：
在進行鎖的操作的時候，必須在每個執行緒中，自己獲取鎖，然後自己釋放鎖，否則會造成一直在等待，也可以稱之為死鎖。
4、 事件
在進行多執行緒的時候，可以判斷乙個事件發生，然後觸發做另外的事情，從而可以使用event，如下**所示：
[root@python 523]# cat thread_demo.py
#!/usr/bin/env python
import threading
import time
import queue
def producter(name,queue,lock):
event.clear()
print '%s start to product...' % name
queue.put('something')
time.sleep(3)
print 'product something'
event.set()
event.wait()
def consumer(name,queue,lock):
print '%s start to consume...' % name
event.wait()
queue.get()
print 'consume something'
event.set()
lock = threading.lock()
queue = queue.queue(10)
event = threading.event()
threads =
threadsc =
for i in range(1):
t = threading.thread(target=producter,args=('kel%s' % i,queue,lock))
for i in range(1):
threads[i].start()
for i in range(1):
t = threading.thread(target=consumer,args=('smile%s' % i,queue,lock))
for i in range(1):
threadsc[i].start()
在使用event的時候，clear表示將flag設定為false，set表示設定為true，wait表示在false的時候，一直等待，從而當producter沒有資料的時候，consumer一直在等待。
這種可以做事件的觸發。
問題：在進行此實驗的時候，如果執行緒出現錯誤，那麼是無法關閉的，從而只有殺掉程序才可以，從而可以使用命令如下：
killall python
殺掉程序的同時殺掉執行緒。(可以殺死程序，但是執行緒是無法殺掉的)
python 多執行緒 鎖
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