Python 多线程共享变量的实现示例

 更新时间:2020年04月17日 11:28:41   作者:DevOps海洋的渔夫  
这篇文章主要介绍了Python 多线程共享变量的实现示例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

多线程-共享全局变量

#coding=utf-8
from threading import Thread
import time

g_num = 100

def 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("---线程创建之前g_num is %d---"%g_num)

t1 = Thread(target=work1)
t1.start()

#延时一会,保证t1线程中的事情做完
time.sleep(1)

t2 = Thread(target=work2)
t2.start()

执行如下:

[root@server01 many_task]# python test5.py
---线程创建之前g_num is 100---
----in work1, g_num is 103---
----in work2, g_num is 103---
[root@server01 many_task]#

从上面两个线程执行的结果来看,线程t1将 g_num 加到 103,在线程t2也是打印g_num=103。所以对于两个线程,g_num这个全局变量是共享的。

列表当做实参传递到线程中

#coding=utf-8
from threading import Thread
import time

def work1(nums):
 nums.append(44)
 print("----in work1---",nums)

def work2(nums):
 #延时一会,保证t1线程中的事情做完
 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()

运行如下:

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

总结:
在一个进程内的所有线程共享全局变量,很方便在多个线程间共享数据
缺点就是,线程是对全局变量随意遂改可能造成多线程之间对全局变量的混乱(即线程非安全)

多线程-共享全局变量问题

多线程开发可能遇到的问题

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。

但是由于是多线程同时操作,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
然后系统又把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

编写代码测试如下:

[root@server01 many_task]# vim test4.py 

#coding=utf-8
import threading
from time import sleep,ctime

# 初始化g_num
g_num = 0

def 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():
 # 执行线程
 t1 = threading.Thread(target=add_func1,args=(100,))
 t2 = threading.Thread(target=add_func2,args=(100,))

 t1.start()
 t2.start()

 # 判断当线程存在,则等待1秒
 while len(threading.enumerate()) > 1:
  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)

if __name__ == '__main__':
 main()

执行如下:

add_func2,第96次,g_num等于197
add_func2,第97次,g_num等于198
add_func2,第98次,g_num等于199
add_func2,第99次,g_num等于200
2个线程对同一个全局变量操作之后的最终结果是:200
[root@server01 many_task]#

两个线程虽然执行很快,但是g_num恰好就是100+100=200的结果,是正确的。不过,这个数量少,可能看不出问题来。

测试示例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("---线程创建之前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)

运行如下:

[root@server01 many_task]# python test7.py
---线程创建之前g_num is 0---
----in work1, g_num is 11977799---
----in work2, g_num is 19108796---
2个线程对同一个全局变量操作之后的最终结果是:19108796
[root@server01 many_task]#

正确的结果应该是:20000000

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

到此这篇关于Python 多线程共享变量的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关Python 多线程共享变量内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • python matlibplot绘制3D图形

    python matlibplot绘制3D图形

    这篇文章主要为大家详细介绍了python matlibplot绘制3D图形,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2018-07-07
  • 在unittest中使用 logging 模块记录测试数据的方法

    在unittest中使用 logging 模块记录测试数据的方法

    今天小编就为大家分享一篇在unittest中使用 logging 模块记录测试数据的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2018-11-11
  • Django 解决新建表删除后无法重新创建等问题

    Django 解决新建表删除后无法重新创建等问题

    这篇文章主要介绍了Django 解决新建表删除后无法重新创建等问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2020-05-05
  • python中断time.sleep一种更优雅的方式:event.wait

    python中断time.sleep一种更优雅的方式:event.wait

    这篇文章主要介绍了python中断time.sleep一种更优雅的方式:event.wait,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2023-11-11
  • python命令行参数用法实例分析

    python命令行参数用法实例分析

    这篇文章主要介绍了python命令行参数用法,结合实例形式分析了Python基于optparse模块处理命令行参数相关使用技巧,需要的朋友可以参考下
    2019-06-06
  • yolov5训练时参数workers与batch-size的深入理解

    yolov5训练时参数workers与batch-size的深入理解

    最近再学习YOLOv3与YOLOv5训练数据集的具体步骤,几经波折终于实现了很好的效果,这篇文章主要给大家介绍了关于yolov5训练时参数workers与batch-size的相关资料,文中通过实例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
    2022-03-03
  • python读取txt数据的操作步骤

    python读取txt数据的操作步骤

    这篇文章主要介绍了python读取txt数据的操作步骤,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2022-04-04
  • python八种降维方法汇总

    python八种降维方法汇总

    在Python中,有多种降维方法可以使用,本文就来介绍八种降维方法以及使用场景,具有一定的参考价值,感兴趣的可以一下,感兴趣的可以了解一下
    2023-10-10
  • PyQt5 QSerialPort子线程操作的实现

    PyQt5 QSerialPort子线程操作的实现

    这篇文章主要介绍了PyQt5 QSerialPort子线程操作的实现,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
    2018-04-04
  • 在PyCharm中三步完成PyPy解释器的配置的方法

    在PyCharm中三步完成PyPy解释器的配置的方法

    今天小编就为大家分享一篇在PyCharm中三步完成PyPy解释器的配置的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2018-10-10

最新评论