概述
前面已经演示了Python：使用threading模块实现多线程编程二两种方式起线程和Python：使用threading模块实现多线程编程三threading.Thread类的重要函数，这两篇文章的示例都是演示了互不相干的独立线程，现在我们考虑这样一个问题：假设各个线程需要访问同一公共资源，我们的代码该怎么写？
解决上面的问题，我们兴许会写出这样的代码，我们假设跑200个线程，但是这200个线程都会去访问counter这个公共资源，并对该资源进行处理(counter += 1)，代码看起来就是这个样了，但是我们看下运行结果：
互斥锁概念
Python编程中，引入了对象互斥锁的概念，来保证共享数据操作的完整性。每个对象都对应于一个可称为” 互斥锁” 的标记，这个标记用来保证在任一时刻，只能有一个线程访问该对象。在Python中我们使用threading模块提供的Lock类。
我们对上面的程序进行整改，为此我们需要添加一个互斥锁变量mutex = threading.Lock()，然后在争夺资源的时候之前我们会先抢占这把锁mutex.acquire()，对资源使用完成之后我们在释放这把锁mutex.release()。代码如下：
同步阻塞
当一个线程调用Lock对象的acquire()方法获得锁时，这把锁就进入“locked”状态。因为每次只有一个线程1可以获得锁，所以如果此时另一个线程2试图获得这个锁，该线程2就会变为“blo同步阻塞状态。直到拥有锁的线程1调用锁的release()方法释放锁之后，该锁进入“unlocked”状态。线程调度程序从处于同步阻塞状态的线程中选择一个来获得锁，并使得该线程进入运行（running）状态。
进一步考虑
通过对公共资源使用互斥锁，这样就简单的到达了我们的目的，但是如果我们又遇到下面的情况：
遇到锁嵌套的情况该怎么办，这个嵌套是指当我一个线程在获取临界资源时，又需要再次获取；
如果有多个公共资源，在线程间共享多个资源的时候，如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源；
上述这两种情况会直接造成程序挂起，即死锁，下面我们会谈死锁及可重入锁RLock。
总结
以上是编程之家为你收集整理的Python多线程编程（四）：使用Lock互斥锁全部内容，希望文章能够帮你解决Python多线程编程（四）：使用Lock互斥锁所遇到的程序开发问题。
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