這篇文章主要介紹python3爬蟲中多線程進(jìn)行解鎖的操作方法，文中介紹的非常詳細(xì)，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(jìn)行上鎖，在我們需要進(jìn)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(yùn)行是出錯所以進(jìn)行鎖住的指令。但是鑒于我們實際運(yùn)用中，因為線程和指令不會只有一個，如果全部都進(jìn)行l(wèi)ock操作就會出錯。

由于線程之間隨機(jī)調(diào)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(jié)果出錯。為了多個線程同時操作一個內(nèi)存中的資源時不產(chǎn)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(dāng)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(jìn)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(diào)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(diào)用acquire()，釋放鎖時需要調(diào)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(jìn)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(guān)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(yùn)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(jié)束運(yùn)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(jié)果肯定還是可以為0。

 

注釋鎖后，再來看下結(jié)果。

 

再多執(zhí)行幾次后，會發(fā)現(xiàn)結(jié)束運(yùn)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(chǎn)生了混亂，導(dǎo)致sub的值無法確定。

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本文題目：python3爬蟲中多線程進(jìn)行解鎖的操作方法
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