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在之前的 threading 多线程系列文章中(【Python】线程间同步的实现与代码、【Python】多线程之可重入锁、【Python】多线程之信号量与有界信号量)，介绍了在 Python 中，多线程之间采用互斥锁和信号量的方式进行同步。在 multiprocessing 多进程中，同样提供了基于互斥锁和信号量的同步机制。

multiprocessing 中的锁

threading 多线程提供了互斥锁 threading.Lock()，对应的 multiprocessing 多进程中，也提供了锁 multiprocessing.Lock()。多进程和多线程中对锁的操作相似：

• 创建一个锁： lock = multiprocessing.Lock()
• 获得一个锁： lock.acquire([block=True, timeout=None])
  • 成功获得锁时返回 true
  • blocking 为 ture 时，以阻塞方式获得锁，即要等到锁释放后方能加锁
  • timeout 为超时时间，如果设定了 timeout，则在超时后不再等待锁，可以通过返回值判断进程是否得到过锁
• 释放一个锁： lock.release()

对比

threading.Lock() 与 multiprocessing.Lock() 非常相似。

区别在于调用 acquire() 方法的时候，参数上有所的区别：第一个参数的关键字，以及参数的默认值不同，分别为 threading.Lock().acquire(blocking=True, timeout=-1) 和 multiprocessing.Lock().acquire(block=True, timeout=None)

multiprocessing 中的信号量

threading 多线程提供了信号量 threading.Semaphore()，对应的 multiprocessing 多进程中，也提供了信号量 multiprocessing.Semaphore()。多进程和多线程中对信号量的操作相似：

• semaphore = multiprocessing.Semaphore(value= 1) ：创建一个信号量，value 指定了资源的数量，默认为 1
• semaphore.acquire(block=True, timeout=None) ：从信号量获取一个资源
  • 当资源数量大于等于1时，资源数量减1，并立即返回 True
  • 当 block 为 True 且资源为 0 时，线程被阻塞，直到有其他线程释放资源
  • 当 block 为 False 且资源为 0 时，直接返回 False
  • 当 timeout 不为 None 时，线程最多被阻塞 timeout 秒，超时后返回 False
• semaphore.release() ：释放一个资源
• semaphore.get_value() ：剩余的资源数量

对比

threading.Semaphore() 与 multiprocessing.Semaphore() 同样非常相似。

与互斥锁一样，acquire() 方法中，阻塞参数的参数名有所不同，timeout 的默认值也不同，分别为 threading.Semaphore().acquire(blocking=True, timeout=-1) 和 multiprocessing.Semaphore().acquire(block=True, timeout=None)

在 threading.Semaphore() ，如果想要知道当前还有多少空闲资源，需要访问信号量变量的 _value 属性，而 multiprocessing.Semaphore() 则提供了一个方法 get_value() 来返回这个值。