在Python多处理中,当多个工作线程需要访问全局列表变量时,可以使用锁或管理器列表来确保线程安全。
使用锁的示例代码如下:
import threading
# 创建一个锁对象
lock = threading.Lock()
# 全局列表变量
my_list = []
def worker():
global my_list
# 获取锁
lock.acquire()
try:
# 对全局列表变量进行操作
my_list.append("data")
finally:
# 释放锁
lock.release()
# 创建多个工作线程
threads = []
for _ in range(10):
t = threading.Thread(target=worker)
threads.append(t)
t.start()
# 等待所有工作线程完成
for t in threads:
t.join()
# 打印最终结果
print(my_list)
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使用管理器列表的示例代码如下:
from multiprocessing import Manager, Pool
# 创建一个管理器对象
manager = Manager()
# 创建一个共享的列表变量
my_list = manager.list()
def worker():
# 对全局列表变量进行操作
my_list.append("data")
# 创建进程池
pool = Pool()
# 向进程池提交任务
for _ in range(10):
pool.apply_async(worker)
# 关闭进程池,等待所有任务完成
pool.close()
pool.join()
# 打印最终结果
print(my_list)
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以上是对访问全局列表变量的池工作线程使用锁或管理器列表进行Python多处理的解释和示例代码。锁和管理器列表都可以确保多个工作线程对全局列表变量的安全访问,具体选择哪种方式取决于具体的需求和场景。
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