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Python 中多线程共享全局变量的问题

时间:2020-10-03 06:01:54

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Python 中多线程共享全局变量的问题

Python 中多个线程之间是可以共享全局变量的数据的。

但是,多线程共享全局变量是会出问题的。

假设两个线程 t1 和 t2 都要对全局变量 g_num (默认是0)进行加1运算,t1 和 t2 都各对 g_num 加10次,g_num 的最终的结果应该为20。

但是由于多线程是同时操作,有可能出现下面情况:

在 g_num=0 时,t1 取得 g_num=0。此时系统把 t1 调度为”sleeping”状态,把t2转换为”running”状态,t2 也获得 g_num=0。

然后 t2 对得到的值进行加1并赋给 g_num,使得 g_num=1 。

接着系统又把 t2 调度为”sleeping”,把 t1 转为”running”。线程t1又把它之前得到的0加1后赋值给g_num。

这样导致虽然 t1 和 t2 都对 g_num 加1,但结果仍然是 g_num=1。

先看例子:

'''遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流QQ群:778463939寻找有志同道合的小伙伴,互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书!'''import threadingimport timeg_num = 0def work1(num):global g_numfor i in range(num):g_num += 1print("----in work1, g_num is %d---" % g_num)def work2(num):global g_numfor i in range(num):g_num += 1print("----in work2, g_num is %d---" % g_num)print("---线程创建之前g_num is %d---" % g_num)t1 = threading.Thread(target=work1, args=(100,))t1.start()t2 = threading.Thread(target=work2, args=(100,))t2.start()# 确保子线程都运行结束while len(threading.enumerate()) != 1:time.sleep(1)print("2个线程对同一个全局变量操作之后的最终结果是:%s" % g_num)

运行结果:

---线程创建之前g_num is 0-------in work1, g_num is 100-------in work2, g_num is 200---

2个线程对同一个全局变量操作之后的最终结果是:200

乍一看,好像没出什么问题。那是因为数据太小了,我们现在把数据变大。

'''遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流QQ群:778463939寻找有志同道合的小伙伴,互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书!'''import threadingimport timeg_num = 0def work1(num):global g_numfor i in range(num):g_num += 1print("----in work1, g_num is %d---" % g_num)def work2(num):global g_numfor i in range(num):g_num += 1print("----in work2, g_num is %d---" % g_num)print("---线程创建之前g_num is %d---" % g_num)t1 = threading.Thread(target=work1, args=(1000000,))t1.start()t2 = threading.Thread(target=work2, args=(1000000,))t2.start()# 确保子线程都运行结束while len(threading.enumerate()) != 1:time.sleep(1)print("2个线程对同一个全局变量操作之后的最终结果是:%s" % g_num)

运行结果:

---线程创建之前g_num is 0-------in work2, g_num is 1048576-------in work1, g_num is 1155200---

2个线程对同一个全局变量操作之后的最终结果是:1155200

数越大,出现问题的概率越大,而且数据的偏差也越大。

结论

如果多个线程同时对同一个全局变量操作,会出现资源竞争问题,从而数据结果会不正确。

那能不能解决这个问题呢?

我们后面会讲同步和互斥锁的问题的。

通过同步和互斥锁,我们可以解决 Python 中多线程共享全局变量时发生错误的问题。

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