我想知道为什么设置block=false是有意义的？
from multiprocessing import Process, Lock
lock.acquire(block=False)
如果我不需要阻止，我根本不会使用锁定？
从Python in a Nutshell：
L.acquire()
When 阻塞 为真，获取锁 L .如果 L 已锁定，调用线程挂起并等待 L 已解锁， 然后锁定 L .即使调用线程是上次锁定的线程 L ，它仍然挂起并等待另一个线程 释放 L .什么时候 阻塞 是假的和 L 已解锁，获取锁 L 并返回 True。什么时候 阻塞 是假的和 L 是 锁定，获取不影响 L ，并返回 False。
以及使用以下简单代码的实际示例：
from multiprocessing import Process, Lock, current_process
def blocking_testing(lock):
if not lock.acquire(False):
print('{} Couldn't get lock'.format(current_process().ident))
else:
print('{} Got lock'.format(current_process().ident))
if __name__ == '__main__':
lock = Lock()
for i in range(3):
procs = []
p = Process(target=blocking_testing, args=(lock,))
procs.append(p)
p.start()
for p in procs:
p.join()
使用上述版本(blocking=False)输出
12208 无法得到锁
如果我设置blocking=True(或删除它，因为它默认为True)，主进程将挂起，因为Lock没有被释放。 最后，如果我设置blocking=True并在最后添加一个lock.release()，我的输出将是
12618 有锁
我希望这是一个足够清楚的解释。
multiprocessing.Lock不用于阻止，它用于保护一个或多个资源免受并发访问。
最简单的示例可能是由多个进程写入的文件。要保证一次只有一个进程在给定文件上写入，请使用Lock保护它。
在某些情况下，您的逻辑无法阻止。例如，如果逻辑由asyncio模块等事件循环编排，则阻塞将停止整个执行，直到释放Lock。
在这种情况下，常见的方法是尝试获取Lock。如果成功，则继续访问受保护的资源，否则将移至其他例程并稍后再试。
这是有意义的，因为它的参数名称：block。block=False提供非阻塞功能来访问受保护的资源。
示例一：
您有一个 GUI 线程和一个后台工作线程。您的 GUI 线程需要修改工作线程生成的一些数据，但您的 GUI 线程无法阻塞，因为它会阻塞整个交互。因此，您可以使用lock.acquire(block=False)安全地检查数据是否已准备就绪，而不会阻塞。
示例二：
另一个与事件循环相关的例子是asyncio，它提供了对受保护资源的无阻塞访问。