Python中如何避免和解决锁与死锁现象？

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如果您学过操作系统，那么对于锁的概念应该不陌生。锁的寓意是线程锁，可以用来指定某个逻辑或资源在同一时刻只能被一个线程访问。这个理解非常到位，就像有一个房间被一把锁锁住，一次只能有一个人进入。

如果你学过操作系统，那么对于锁应该不陌生。锁的含义是线程锁，可以用来指定某一个逻辑或者是资源同一时刻只能有一个线程访问。这个很好理解，就好像是有一个房间被一把锁锁住了，只有拿到钥匙的人才能进入。每一个人从房间门口拿到钥匙进入房间，出房间的时候会把钥匙再放回到门口。这样下一个到门口的人就可以拿到钥匙了。这里的房间就是某一个资源或者是一段逻辑，而拿取钥匙的人其实指的是一个线程。

加锁的原因

我们明白了锁的原理，不禁有了一个问题，我们为什么需要锁呢，它在哪些场景当中会用到呢？

其实它的使用场景非常广，我们举一个非常简单的例子，就是淘宝买东西。我们都知道商家的库存都是有限的，卖掉一个少一个。假如说当前某个商品库存只剩下一个，但当下却有两个人同时购买。两个人同时购买也就是有两个请求同时发起购买请求，如果我们不加锁的话，两个线程同时查询到商品的库存是1，大于0，进行购买逻辑之后，减一。由于两个线程同时执行，所以最后商品的库存会变成-1。

显然商品的库存不应该是一个负数，所以我们需要避免这种情况发生。通过加锁可以完美解决这个问题。我们规定一次只能有一个线程发起购买的请求，那么这样当一个线程将库存减到0的时候，第二个请求就无法修改了，就保证了数据的准确性。

代码实现

那么在Python当中，我们怎么样来实现这个锁呢？

其实很简单，threading库当中已经为我们提供了线程的工具，我们直接拿过来用就可以了。