Python多任务编程——线程之间共享变量

原创

落雨

发布于 2022-02-24 11:15:47

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代码可运行

问题：线程之间共享全局变量数据出错

import threading

g_num = 0


def 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：

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 threading

g_num = 0


def 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:

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 threading

g_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：

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。

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）。

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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