# 多线程操作共享数据---------------------------------------------------------------
# import threading
# 使用锁
# 获取锁对象，全局唯一的
# lock = threading.Lock()
# 加锁（获取锁） 未获取到的线程会阻塞程序，知道获取到锁才会往下执行
# lock.acquire()
# 释放锁 归还锁，其他线程可以拿去用了
# lock.release()
# 注意：加锁和释放锁必须成对出现，否则就有可能造成死锁
# 为了避免出现死锁，推荐用如下上下文管理器在加锁
# lock = threading.Lock()
# with lock: # with语句会在这个代码块执行前自动获取锁，在执行结束后自动释放锁
# 这里写自己的代码
# pass
# 使用锁的意义？
# 加锁是为了对锁内资源进行锁定，避免其他线程篡改已被锁定的资源
'''
线程同步：如果多个线程共同对某个数据进行修改，可能会出现不可预料的结果
为了保证数据的正确性，需要多多个线程进行同步
使用Thread对象的Lock和Rlock可以实现简单的线程同步，这个两个对象都有acquire方法和release方法
对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据，可以将其操作放到acquire和release方法之间。
'''
import threading
import time
num = 0
lock = threading.Lock()
def func(st):
global num
print(threading.currentThread().getName() + ' try to acquire the lock')
if lock.acquire():
print(threading.currentThread().getName() + ' acquire the lock.')
print(threading.currentThread().getName() + " :%s" % str(num))
num += 1
time.sleep(st)
print(threading.currentThread().getName() + ' release the lock.')
lock.release()
t1 = threading.Thread(target=func, args=(8,))
t2 = threading.Thread(target=func, args=(4,))
t3 = threading.Thread(target=func, args=(2,))
t1.start()
t2.start()
t3.start()