死锁
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，就会造成死锁。
尽管死锁很少发生，但一旦发生就会造成应用的停止响应。下面看一个死锁的例子
避免死锁
程序设计时尽量避免（比如：银行家算法）
添加超时时间
死锁的例子：
# 死锁: 一直等待对方释放锁的情景叫做死锁
import threading
# 创建互斥锁
lock = threading.Lock()
# 需求: 多线程同时根据下标在列表中取值，要保证同一时刻只能有一个线程去取值
def get_value(index):
# 上锁
lock.acquire()
my_list = [1,4,6]
# 判断下标是否越界
if index >= len(my_list):
print("下标越界:", index)
return
# 根据下标取值
value = my_list[index]
print(value)
# 释放锁
lock.release()
if__name__=='__main__':
# 创建大量线程，同时执行根据下标取值的任务
for i in range(10):
# 每循环一次创建一个子线程
sub_thread = threading.Thread(target=get_value, args=(i,))
# 启动线程执行任务
sub_thread.start()
上面程勋运行发生了死锁，原因在于 return 执行后，标志着函数结束，但是锁没有被释放，但是你又创建了10个线程，那后面的线程就会一直等待释放锁，从而造成死锁，因此正确写法如下：
# 死锁: 一直等待对方释放锁的情景叫做死锁
import threading
# 创建互斥锁
lock = threading.Lock()
# 需求: 多线程同时根据下标在列表中取值，要保证同一时刻只能有一个线程去取值
def get_value(index):
# 上锁
lock.acquire()
my_list = [1,4,6]
# 判断下标是否越界
if index >= len(my_list):
print("下标越界:", index)
# 取值不成功，也需要释放互斥锁，不要影响后面的线程去取值
# 锁需要在合适的地方进行释放，防止死锁
lock.release()
return
# 根据下标取值
value = my_list[index]
print(value)
# 释放锁
lock.release()
if__name__=='__main__':
# 创建大量线程，同时执行根据下标取值的任务
for i in range(10):
# 每循环一次创建一个子线程
sub_thread = threading.Thread(target=get_value, args=(i,))
# 启动线程执行任务
sub_thread.start()
