Python多任务编程——线程之间共享变量

问题:线程之间共享全局变量数据出错

import threadingg_num = 0def task1(): for i in range (1000000): global g_num g_num+=1 print('TASK1:',g_num)def task2(): for i in range (1000000): global g_num g_num+=1 print('TASK2:',g_num)if __name__ == "__main__": first = threading.Thread(target=task1) second = threading.Thread(target=task2) first.start() second.start()

运行结果: Python多任务编程——线程之间共享变量
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理论上实现循环100万次,每循环一次给全局变量加1,最终的结果应该为2000000。实际上的结果为上图所示。
原因: 两个线程同时对全局变量进行了操作,当线程1读取了全局变量的同时,线程2也读取了全局变量。在进行对变量操作的时候,读取的是原来的变量,并不是操作后的变量。因为线程1对变量操作后未提交,线程2读取的也是前一个变量值。
解决方法 使用进程同步,确保在同一时间内只有一个线程对数据进行操作。
1.使用join()方法
import threadingg_num = 0def task1(): for i in range (1000000): global g_num g_num+=1 print('TASK1:',g_num)def task2(): for i in range (1000000): global g_num g_num+=1 print('TASK2:',g_num)if __name__ == "__main__": first = threading.Thread(target=task1) second = threading.Thread(target=task2) first.start() first.join() second.start()

执行结果:
Python多任务编程——线程之间共享变量
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原理:添加了first.join()线程等待在程序运行时,当first线程运行完成后才会开始运行second线程,确保了在同一时刻只有一个线程对变量进行操作。
线程同步: 一个任务执行完成以后另外一个任务才能执行,同一个时刻只有一个任务在执行
2.互斥锁
import threadingg_num = 0#创建互斥锁 本质上是一个函数 通过 LOCK = threading.Lock() def task1(): # 上锁 LOCK.acquire() for i in range (1000000): global g_num g_num+=1 print('TASK1:',g_num) # 释放索 LOCK.release()def task2(): LOCK.acquire() for i in range (1000000): global g_num g_num+=1 print('TASK2:',g_num) LOCK.release()if __name__ == "__main__": first = threading.Thread(target=task1) second = threading.Thread(target=task2) first.start() second.start()

执行结果:
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原理:对共享数据锁定,同一时间只有一个线程去操作 ,多个线程一起去抢,抢到的先执行使用了threading中的lock函数。在运行first线程时,先用lock.acquire()把当前线程锁起来,在此期间其他线程无法运行,当循环结束后使用lock.release()把当前线程线程释放,此后其他线程可以进行操作。确保在同一时刻只能进行同一个线程。
【Python多任务编程——线程之间共享变量】但是互斥锁在一定程度上影响了代码的效率,把多任务变成了单任务执行,同时也有可能带来死锁的问题(锁没有及时的释放导致)。

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