python进阶之多线程对同一个全局变量的处理方法

2023-12-15Python编程

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Python进阶之多线程对同一个全局变量的处理方法

在Python中，多线程可以让程序更加高效地利用CPU资源，但是多线程同时访问同一个全局变量，会有一些问题，如数据不同步，数据错误等问题，接下来，我们将针对这个问题提供解决方案。

问题描述

在多线程环境下，如果同时对同一个全局变量进行读写操作，会出现数据不同步、数据错误等问题。比如以下代码：

import threading

count = 0

def add_count():
    global count
    for _ in range(100000):
        count += 1

def sub_count():
    global count
    for _ in range(100000):
        count -= 1

thread1 = threading.Thread(target=add_count)
thread2 = threading.Thread(target=sub_count)

thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()

print(count)

这段代码中，我们使用了两个线程分别对count进行加1和减1的操作，本来count应该不变，但是结果会发现输出的数值是随机的，并不是0。

解决方案

方案一：线程锁

线程锁是一种用于保护共享资源的机制，通过使用线程锁来限制多个线程同时对同一个全局变量进行写操作。

使用线程锁的示例如下：

import threading

count = 0
lock = threading.Lock()

def add_count():
    global count
    for _ in range(100000):
        lock.acquire()
        count += 1
        lock.release()

def sub_count():
    global count
    for _ in range(100000):
        lock.acquire()
        count -= 1
        lock.release()

thread1 = threading.Thread(target=add_count)
thread2 = threading.Thread(target=sub_count)

thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()

print(count)

在这个示例中，我们使用Lock()函数创建一个线程锁，同时在对count进行操作时获取锁，完成操作后释放锁，从而保证了多个线程对全局变量的操作互不干扰，保证了数据的正确性。

方案二：使用ThreadLocal

ThreadLocal是一个线程局部变量，每个线程中都有一个唯一的副本，多个线程之间互不干扰。

使用ThreadLocal的示例如下：

import threading

count = threading.local()

def add_count():
    global count
    if 'count' not in count.__dict__:
        count.count = 0
    for _ in range(100000):
        count.count += 1

def sub_count():
    global count
    if 'count' not in count.__dict__:
        count.count = 0
    for _ in range(100000):
        count.count -= 1

thread1 = threading.Thread(target=add_count)
thread2 = threading.Thread(target=sub_count)

thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()

print(count.count)

在这个示例中，我们使用ThreadLocal的local()函数创建一个线程局部变量，然后在每个线程中访问count属性，实现对局部变量的操作，最终输出正确的结果。