python加鎖
⑴ python多線程更改臨界資源的時候有必要加鎖嗎
mutex = threading.Lock()
#鎖的使用
#創建鎖
mutex = threading.Lock()
#鎖定
mutex.acquire([timeout])
#釋放
mutex.release()
概念
好幾個人問我給資源加鎖是怎麼回事，其實並不是給資源加鎖, 而是用鎖去鎖定資源，你可以定義多個鎖, 像下面的代碼, 當你需要獨占某一資源時，任何一個鎖都可以鎖這個資源
就好比你用不同的鎖都可以把相同的一個門鎖住是一個道理
⑵ python協程為什麼不需要枷鎖
Python是一門動態的腳本語言，它有一個鎖叫做全局解釋器鎖，它這個鎖是加在cpython解釋器上的，我們說的Python多線程，再線程切換的時候加了鎖，用了控制同步。所以多線程不是真正意義的並發，而協程是在線程裡面的，線程並沒有鎖，一個線程可以有多個協程，協程又叫微線程，它的切換完全由自己創建，它有幾種實現方式，一種是yield和send,一種是gevent,一種是greenlet,線程的並發不好，協程可以有上萬次並發。回到之前的問題，因為協程在線程內，而線程本身沒有鎖，所以攜程沒有鎖。
⑶ Python為什麼要有全局鎖
多進程和多線程 需要鎖，不然會造成輸出結果錯亂。比如：同時print("hello world!")，會造成這樣的結果：hehello worldllo world，會同時列印在一起。鎖是避免出現這種情況。
⑷ 為什麼python 全局解析鎖
像C++這樣的語言是編譯型語言，所謂編譯型語言，是指程序輸入到編譯器，編譯器再根據語言的語法進行解析，然後翻譯成語言獨立的機器碼，最終鏈接成具有高度優化的機器碼的可執行程序。編譯器之所以可以深層次的對代碼進行優化，是因為它可以看到整個程序（或者一大塊獨立的部分）。這使得它可以對不同的語言指令之間的交互進行推理，從而給出更有效的優化手段。
與此相反，Python是解釋型語言。程序被輸入到解釋器來運行。解釋器在程序執行之前對其並不了解；它所知道的只是Python的規則，以及在執行過程中怎樣去動態的應用這些規則。它也有一些優化，但是這基本上只是另一個級別的優化。由於解釋器沒法很好的對程序進行推導，Python的大部分優化其實是解釋器自身的優化。
現在我們來看一下問題的症結所在。要想利用多核系統，Python必須支持多線程運行。作為解釋型語言，Python的解釋器必須做到既安全又高效。我們都知道多線程編程會遇到的問題，解釋器要留意的是避免在不同的線程操作內部共享的數據，同時它還要保證在管理用戶線程時保證總是有最大化的計算資源。
那麼，不同線程同時訪問時，數據的保護機制是怎樣的呢？答案是解釋器全局鎖。從名字上看能告訴我們很多東西，很顯然，這是一個加在解釋器上的全局（從解釋器的角度看）鎖（從互斥或者類似角度看）。這種方式當然很安全，但是它有一層隱含的意思（Python初學者需要了解這個）：對於任何Python程序，不管有多少的處理器，任何時候都總是只有一個線程在執行。
」為什麼我全新的多線程Python程序運行得比其只有一個線程的時候還要慢？「許多人在問這個問題時還是非常犯暈的，因為顯然一個具有兩個線程的程序要比其只有一個線程時要快（假設該程序確實是可並行的）。事實上，這個問題被問得如此頻繁以至於Python的專家們精心製作了一個標准答案：」不要使用多線程，請使用多進程」。
所以，對於計算密集型的，我還是建議不要使用python的多線程而是使用多進程方式，而對於IO密集型的，還是勸你使用多進程方式，因為使用多線程方式出了問題，最後都不知道問題出在了哪裡，這是多麼讓人沮喪的一件事情！
⑸ python寫的程序怎樣加密
對Python加密時可能會有兩種形式，一種是對Python轉成的exe進行保護，另一種是直接對.py或者.pyc文件進行保護，下面將列舉兩種形式的保護流程。
1、對python轉exe加殼
下載最新版VirboxProtector加殼工具，使用加殼工具直接對demo.exe進行加殼操作
2、對.py/.pyc加密
第一步，使用加殼工具對python安裝目錄下的python.exe進行加殼，將python.exe拖入到加殼工具VirboxProtector中，配置後直接點擊加殼。
第二步，對.py/.pyc進行加密，使用DSProtector對.py/.pyc進行保護。
安全技術：
l虛擬機外殼：精銳5的外殼保護工具，創新性的引入了預分析和自動優化引擎，有效的解決了虛擬化保護代碼時的安全性和性能平衡問題。
l碎片代碼執行：利用自身成熟的外殼中的代碼提取技術，抽取大量、大段代碼，加密混淆後在安全環境中執行，最大程度上減少加密鎖底層技術和功能的依賴，同時大量大段地移植又保證了更高的安全性。
lVirbox加密編譯引擎：集編譯、混淆等安全功能於一身，由於在編譯階段介入，可優化空間是普遍虛擬化技術無法比擬的，對代碼、變數的混淆程度也有了根本的提升。
l反黑引擎：內置R0級核心態反黑引擎，基於黑客行為特徵 的（反黑資料庫）反制手段。精準打擊調試、注入、內存修改等黑客行為，由被動挨打到主動防護。
加密效果：
加密之前
以pyinstall 的打包方式為例，使用pyinstxtractor.py文件對log_322.exe進行反編譯，執行後會生成log_322.exe_extracted文件夾，文件夾內會生成pyc文件。
成功之後會在同目錄下生成一個文件夾
⑹ python 多線程 改變變數需要加鎖么
python的鎖可以獨立提取出來
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mutex = threading.Lock()
#鎖的使用
#創建鎖
mutex = threading.Lock()
#鎖定
mutex.acquire([timeout])
#釋放
mutex.release()
概念
好幾個人問我給資源加鎖是怎麼回事，其實並不是給資源加鎖, 而是用鎖去鎖定資源，你可以定義多個鎖, 像下面的代碼, 當你需要獨占某一資源時，任何一個鎖都可以鎖這個資源
就好比你用不同的鎖都可以把相同的一個門鎖住是一個道理
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import threading
import time
counter = 0
counter_lock = threading.Lock() #只是定義一個鎖,並不是給資源加鎖,你可以定義多個鎖,像下兩行代碼,當你需要佔用這個資源時，任何一個鎖都可以鎖這個資源
counter_lock2 = threading.Lock()
counter_lock3 = threading.Lock()
#可以使用上邊三個鎖的任何一個來鎖定資源
class MyThread(threading.Thread):#使用類定義thread，繼承threading.Thread
def __init__(self,name):
threading.Thread.__init__(self)
self.name = "Thread-" + str(name)
def run(self): #run函數必須實現
global counter,counter_lock #多線程是共享資源的，使用全局變數
time.sleep(1);
if counter_lock.acquire(): #當需要獨佔counter資源時，必須先鎖定，這個鎖可以是任意的一個鎖，可以使用上邊定義的3個鎖中的任意一個
counter += 1
print "I am %s, set counter:%s" % (self.name,counter)
counter_lock.release() #使用完counter資源必須要將這個鎖打開，讓其他線程使用
if __name__ == "__main__":
for i in xrange(1,101):
my_thread = MyThread(i)
my_thread.start()
線程不安全:
最普通的一個多線程小例子。我一筆帶過地講一講，我創建了一個繼承Thread類的子類MyThread，作為我們的線程啟動類。按照規定，重寫Thread的run方法，我們的線程啟動起來後會自動調用該方法。於是我首先創建了10個線程，並將其加入列表中。再使用一個for循環，開啟每個線程。在使用一個for循環，調用join方法等待所有線程結束才退出主線程。
這段代碼看似簡單，但實際上隱藏著一個很大的問題，只是在這里沒有體現出來。你真的以為我創建了10個線程，並按順序調用了這10個線程，每個線程為n增加了1.實際上，有可能是A線程執行了n++，再C線程執行了n++，再B線程執行n++。
這里涉及到一個「鎖」的問題，如果有多個線程同時操作一個對象，如果沒有很好地保護該對象，會造成程序結果的不可預期（比如我們在每個線程的run方法中加入一個time.sleep(1)，並同時輸出線程名稱，則我們會發現，輸出會亂七八糟。因為可能我們的一個print語句只列印出一半的字元，這個線程就被暫停，執行另一個去了，所以我們看到的結果很亂），這種現象叫做「線程不安全」
線程鎖：
於是，Threading模塊為我們提供了一個類，Threading.Lock，鎖。我們創建一個該類對象，在線程函數執行前，「搶占」該鎖，執行完成後，「釋放」該鎖，則我們確保了每次只有一個線程佔有該鎖。這時候對一個公共的對象進行操作，則不會發生線程不安全的現象了。
於是，我們把代碼更改如下：
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# coding : uft-8
__author__ = 'Phtih0n'
import threading, time
class MyThread(threading.Thread):
def __init__(self):
threading.Thread.__init__(self)
def run(self):
global n, lock
time.sleep(1)
if lock.acquire():
print n , self.name
n += 1
lock.release()
if "__main__" == __name__:
n = 1
ThreadList = []
lock = threading.Lock()
for i in range(1, 200):
t = MyThread()
ThreadList.append(t)
for t in ThreadList:
t.start()
for t in ThreadList:
t.join()
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1 Thread-2
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3 Thread-4
4 Thread-6
5 Thread-7
6 Thread-1
7 Thread-8
8 Thread-9
9 Thread-5
Process finished with exit code 0
我們看到，我們先建立了一個threading.Lock類對象lock,在run方法里，我們使用lock.acquire()獲得了這個鎖。此時，其他的線程就無法再獲得該鎖了，他們就會阻塞在「if lock.acquire()」這里，直到鎖被另一個線程釋放：lock.release()。
所以，if語句中的內容就是一塊完整的代碼，不會再存在執行了一半就暫停去執行別的線程的情況。所以最後結果是整齊的。
就如同在java中，我們使用synchronized關鍵字修飾一個方法，目的一樣，讓某段代碼被一個線程執行時，不會打斷跳到另一個線程中。
這是多線程佔用一個公共對象時候的情況。如果多個線程要調用多個現象，而A線程調用A鎖佔用了A對象，B線程調用了B鎖佔用了B對象,A線程不能調用B對象，B線程不能調用A對象，於是一直等待。這就造成了線程「死鎖」。
Threading模塊中，也有一個類，RLock，稱之為可重入鎖。該鎖對象內部維護著一個Lock和一個counter對象。counter對象記錄了acquire的次數，使得資源可以被多次require。最後，當所有RLock被release後，其他線程才能獲取資源。在同一個線程中，RLock.acquire可以被多次調用，利用該特性，可以解決部分死鎖問題。
⑺ python queue 用加鎖嗎
隊列是否加鎖不取決於語言，取決於是否為多線程訪問
⑻ Python中的鎖都具有哪些
大致羅列一下：
一、全局解釋器鎖（GIL）
1、什麼是全局解釋器鎖
每個CPU在同一時間只能執行一個線程，那麼其他的線程就必須等待該線程的全局解釋器，使用權消失後才能使用全局解釋器，即使多個線程直接不會相互影響在同一個進程下也只有一個線程使用cpu，這樣的機制稱為全局解釋器鎖（GIL）。GIL的設計簡化了CPython的實現，使的對象模型包括關鍵的內建類型，如：字典等，都是隱含的，可以並發訪問的，鎖住全局解釋器使得比較容易的實現對多線程的支持，但也損失了多處理器主機的並行計算能力。
2、全局解釋器鎖的好處
1）、避免了大量的加鎖解鎖的好處
2）、使數據更加安全，解決多線程間的數據完整性和狀態同步
3、全局解釋器的缺點
多核處理器退化成單核處理器，只能並發不能並行。
4、GIL的作用：
多線程情況下必須存在資源的競爭，GIL是為了保證在解釋器級別的線程唯一使用共享資源（cpu）。
二、同步鎖
1、什麼是同步鎖？
同一時刻的一個進程下的一個線程只能使用一個cpu，要確保這個線程下的程序在一段時間內被cpu執，那麼就要用到同步鎖。
2、為什麼用同步鎖？
因為有可能當一個線程在使用cpu時，該線程下的程序可能會遇到io操作，那麼cpu就會切到別的線程上去，這樣就有可能會影響到該程序結果的完整性。
3、怎麼使用同步鎖？
只需要在對公共數據的操作前後加上上鎖和釋放鎖的操作即可。
4、同步鎖的所用：
為了保證解釋器級別下的自己編寫的程序唯一使用共享資源產生了同步鎖。
三、死鎖
1、什麼是死鎖？
指兩個或兩個以上的線程或進程在執行程序的過程中，因爭奪資源或者程序推進順序不當而相互等待的一個現象。
2、死鎖產生的必要條件？
互斥條件、請求和保持條件、不剝奪條件、環路等待條件
3、處理死鎖的基本方法？
預防死鎖、避免死鎖（銀行家演算法）、檢測死鎖（資源分配）、解除死鎖：剝奪資源、撤銷進程
四、遞歸鎖
在Python中為了支持同一個線程中多次請求同一資源，Python提供了可重入鎖。這個RLock內部維護著一個Lock和一個counter變數，counter記錄了acquire的次數，從而使得資源可以被多次require。直到一個線程所有的acquire都被release，其他的線程才能獲得資源。遞歸鎖分為可遞歸鎖與非遞歸鎖。
五、樂觀鎖
假設不會發生並發沖突，只在提交操作時檢查是否違反數據完整性。
六、悲觀鎖
假定會發生並發沖突，屏蔽一切可能違反數據完整性的操作。
python常用的加鎖方式：互斥鎖、可重入鎖、迭代死鎖、互相調用死鎖、自旋鎖大致羅列一下：
一、全局解釋器鎖（GIL）
1、什麼是全局解釋器鎖
每個CPU在同一時間只能執行一個線程，那麼其他的線程就必須等待該線程的全局解釋器，使用權消失後才能使用全局解釋器，即使多個線程直接不會相互影響在同一個進程下也只有一個線程使用cpu，這樣的機制稱為全局解釋器鎖（GIL）。GIL的設計簡化了CPython的實現，使的對象模型包括關鍵的內建類型，如：字典等，都是隱含的，可以並發訪問的，鎖住全局解釋器使得比較容易的實現對多線程的支持，但也損失了多處理器主機的並行計算能力。
2、全局解釋器鎖的好處
1）、避免了大量的加鎖解鎖的好處
2）、使數據更加安全，解決多線程間的數據完整性和狀態同步
3、全局解釋器的缺點
多核處理器退化成單核處理器，只能並發不能並行。
4、GIL的作用：
多線程情況下必須存在資源的競爭，GIL是為了保證在解釋器級別的線程唯一使用共享資源（cpu）。
二、同步鎖
1、什麼是同步鎖？
同一時刻的一個進程下的一個線程只能使用一個cpu，要確保這個線程下的程序在一段時間內被cpu執，那麼就要用到同步鎖。
2、為什麼用同步鎖？
因為有可能當一個線程在使用cpu時，該線程下的程序可能會遇到io操作，那麼cpu就會切到別的線程上去，這樣就有可能會影響到該程序結果的完整性。
3、怎麼使用同步鎖？
只需要在對公共數據的操作前後加上上鎖和釋放鎖的操作即可。
4、同步鎖的所用：
為了保證解釋器級別下的自己編寫的程序唯一使用共享資源產生了同步鎖。
三、死鎖
1、什麼是死鎖？
指兩個或兩個以上的線程或進程在執行程序的過程中，因爭奪資源或者程序推進順序不當而相互等待的一個現象。
2、死鎖產生的必要條件？
互斥條件、請求和保持條件、不剝奪條件、環路等待條件
3、處理死鎖的基本方法？
預防死鎖、避免死鎖（銀行家演算法）、檢測死鎖（資源分配）、解除死鎖：剝奪資源、撤銷進程
四、遞歸鎖
在Python中為了支持同一個線程中多次請求同一資源，Python提供了可重入鎖。這個RLock內部維護著一個Lock和一個counter變數，counter記錄了acquire的次數，從而使得資源可以被多次require。直到一個線程所有的acquire都被release，其他的線程才能獲得資源。遞歸鎖分為可遞歸鎖與非遞歸鎖。
五、樂觀鎖
假設不會發生並發沖突，只在提交操作時檢查是否違反數據完整性。
六、悲觀鎖
假定會發生並發沖突，屏蔽一切可能違反數據完整性的操作。
python常用的加鎖方式：互斥鎖、可重入鎖、迭代死鎖、互相調用死鎖、自旋鎖
⑼ python多個線程鎖可提高效率嗎
首先，Python的多線程本身就是效率極低的，因為有GIL（Global Interpreter Lock：全局解釋鎖）機制的限制，其作用簡單說就是：對於一個解釋器，只能有一個線程在執行bytecode。
所以如果為了追求傳統意義上多線程的效率，在Python界還是用多進程（multiprocessing)吧……
這里你用了多線程，且用了鎖來控制公共資源，首先鎖這個東西會導致死鎖，不加鎖反而沒有死鎖隱患，但會有同步問題。
另外，如果不同線程操作的是不同的文件，是不存在同步問題的，如果操作同一個文件，我建議採用Queue（隊列）來處理。
總的來說，用單線程就好了，因為Python多線程本身就沒什麼效率，而且單線程也不用考慮同步問題了。非要追求效率的話，就用多進程吧，同樣也要考慮進程鎖。