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Python 多線程共享變量的實現(xiàn)示例

瀏覽:172日期:2022-07-29 16:10:21

多線程-共享全局變量

#coding=utf-8from threading import Threadimport timeg_num = 100def work1(): global g_num for i in range(3): g_num += 1 print('----in work1, g_num is %d---'%g_num)def work2(): global g_num print('----in work2, g_num is %d---'%g_num)print('---線程創(chuàng)建之前g_num is %d---'%g_num)t1 = Thread(target=work1)t1.start()#延時一會,保證t1線程中的事情做完time.sleep(1)t2 = Thread(target=work2)t2.start()

執(zhí)行如下:

[root@server01 many_task]# python test5.py ---線程創(chuàng)建之前g_num is 100-------in work1, g_num is 103-------in work2, g_num is 103---[root@server01 many_task]#

從上面兩個線程執(zhí)行的結(jié)果來看,線程t1將 g_num 加到 103,在線程t2也是打印g_num=103。所以對于兩個線程,g_num這個全局變量是共享的。

列表當(dāng)做實參傳遞到線程中

#coding=utf-8from threading import Threadimport timedef work1(nums): nums.append(44) print('----in work1---',nums)def work2(nums): #延時一會,保證t1線程中的事情做完 time.sleep(1) print('----in work2---',nums)g_nums = [11,22,33]t1 = Thread(target=work1, args=(g_nums,))t1.start()t2 = Thread(target=work2, args=(g_nums,))t2.start()

運行如下:

[root@server01 many_task]# python test6.py (’----in work1---’, [11, 22, 33, 44])(’----in work2---’, [11, 22, 33, 44])

總結(jié):在一個進(jìn)程內(nèi)的所有線程共享全局變量,很方便在多個線程間共享數(shù)據(jù)缺點就是,線程是對全局變量隨意遂改可能造成多線程之間對全局變量的混亂(即線程非安全)

多線程-共享全局變量問題

多線程開發(fā)可能遇到的問題

假設(shè)兩個線程t1和t2都要對全局變量g_num(默認(rèn)是0)進(jìn)行加1運算,t1和t2都各對g_num加10次,g_num的最終的結(jié)果應(yīng)該為20。

但是由于是多線程同時操作,有可能出現(xiàn)下面情況:

在g_num=0時,t1取得g_num=0。此時系統(tǒng)把t1調(diào)度為”sleeping”狀態(tài),把t2轉(zhuǎn)換為”running”狀態(tài),t2也獲得g_num=0然后t2對得到的值進(jìn)行加1并賦給g_num,使得g_num=1然后系統(tǒng)又把t2調(diào)度為”sleeping”,把t1轉(zhuǎn)為”running”。線程t1又把它之前得到的0加1后賦值給g_num。這樣導(dǎo)致雖然t1和t2都對g_num加1,但結(jié)果仍然是g_num=1

編寫代碼測試如下:

[root@server01 many_task]# vim test4.py #coding=utf-8import threadingfrom time import sleep,ctime# 初始化g_numg_num = 0def add_func1(num): global g_num for i in range(num): g_num += 1 print('add_func1,第%d次,g_num等于%d' % (i,g_num)) #sleep(0.5)def add_func2(num): global g_num for i in range(num): g_num += 1 print('add_func2,第%d次,g_num等于%d' % (i,g_num)) #sleep(0.5)def main(): # 執(zhí)行線程 t1 = threading.Thread(target=add_func1,args=(100,)) t2 = threading.Thread(target=add_func2,args=(100,)) t1.start() t2.start() # 判斷當(dāng)線程存在,則等待1秒 while len(threading.enumerate()) > 1: sleep(1) print('2個線程對同一個全局變量操作之后的最終結(jié)果是:%s' % g_num)if __name__ == ’__main__’: main()

執(zhí)行如下:

add_func2,第96次,g_num等于197add_func2,第97次,g_num等于198add_func2,第98次,g_num等于199add_func2,第99次,g_num等于2002個線程對同一個全局變量操作之后的最終結(jié)果是:200[root@server01 many_task]#

兩個線程雖然執(zhí)行很快,但是g_num恰好就是100+100=200的結(jié)果,是正確的。不過,這個數(shù)量少,可能看不出問題來。

測試示例2

[root@server01 many_task]# vim test7.py def work1(num): global g_num for i in range(num): g_num += 1 print('----in work1, g_num is %d---'%g_num)def work2(num): global g_num for i in range(num): g_num += 1 print('----in work2, g_num is %d---'%g_num)print('---線程創(chuàng)建之前g_num is %d---'%g_num)t1 = threading.Thread(target=work1, args=(10000000,))t1.start()t2 = threading.Thread(target=work2, args=(10000000,))t2.start()while len(threading.enumerate()) != 1: time.sleep(1)print('2個線程對同一個全局變量操作之后的最終結(jié)果是:%s' % g_num)

運行如下:

[root@server01 many_task]# python test7.py ---線程創(chuàng)建之前g_num is 0-------in work1, g_num is 11977799-------in work2, g_num is 19108796---2個線程對同一個全局變量操作之后的最終結(jié)果是:19108796[root@server01 many_task]#

正確的結(jié)果應(yīng)該是:20000000

結(jié)論

如果多個線程同時對同一個全局變量操作,會出現(xiàn)資源競爭問題,從而數(shù)據(jù)結(jié)果會不正確

到此這篇關(guān)于Python 多線程共享變量的實現(xiàn)示例的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 多線程共享變量內(nèi)容請搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)!

標(biāo)簽: Python 編程
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