什么是线程
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进程其实不是一个执行单位，进程是一个资源单位
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每个进程内自带一个线程，线程才是cpu上的执行单位
如果把操作系统比喻为一座工厂
在工厂内每造出一个车间 ===》启动一个进程
每个车间内至少有一条流水线 ===》每个进程内至少有一个线程
线程=》单指代码的执行过程
进程-》资源的申请与销毁的过程
进程vs线程
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内存共享or隔离
多个进程内存空间彼此隔离
同一进程下的多个线程共享该进程内的数据 -
创建速度
造线程的速度要远远快于造进程
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deathLock
CPython 实现细节： 在 CPython 中，由于存在 全局解释器锁，同一时刻只有一个线程可以执行 Python 代码
（虽然某些性能导向的库可能会去除此限制）。 如果你想让你的应用更好地利用多核心计算机的计算资源，
推荐你使用 multiprocessing 或 concurrent.futures.ProcessPoolExecutor。
但是，如果你想要同时运行多个 I/O 密集型任务，则多线程仍然是一个合适的模型。
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import threading
import time
from threading import Thread, Lock
mutexA = Lock()
mutexB = Lock()
class Mythread(Thread):
def run(self) -> None:
self.f1()
# self.f2()
self.f3()
def f1(self):
mutexA.acquire()
print(f"{self.name} get the lockA ")
mutexB.acquire()
print(f"{self.name} get the lockB ")
time.sleep(1)
mutexB.release()
print(f"{self.name} release the lockB ")
mutexA.release()
print(f"{self.name} release the lockA ")
# def f2(self):
# # 只有1把锁不会死锁，有两把锁同时抢就会锁住
# mutexB.acquire()
# print(f"{self.name} get the lockB ")
# mutexA.acquire()
# time.sleep(1)
# print(f"{self.name} get the lockA ")
# mutexA.release()
# print(f"{self.name} release the lockA ")
# mutexB.release()
# print(f"{self.name} release the lockB ")
def f3(self):
# 只有1把锁不会死锁，有两把锁同时抢就会锁住
mutexB.acquire()
print(f"{self.name} get the lockB ")
mutexA.release()
print(f"{self.name} release the lockA ")
time.sleep(1)
mutexA.acquire()
print(f"{self.name} get the lockA ")
mutexB.release()
print(f"{self.name} release the lockB ")
if __name__ == '__main__':
for i in range(10):
t = Mythread()
t.start()
# 当线程太多，而线程中执行函数体内的全局锁太少时，并且在不同线程中调用两把锁，就会发生死锁现象，线程会继续执行
# 锁是全局变量，独一无二的
print(threading.active_count())
from threading import Thread, RLock
the solution of deathlock
# -*- coding: utf-8 -*-
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import threading
import time
from threading import Thread, RLock
# pay attention, there should be an object for 2 variables
obj = RLock()
mutexA = obj
mutexB = obj