3_python高阶_线程—多线程-共享全局变量

简介: python高阶_线程—多线程-共享全局变量

[TOC]

一、多线程-共享全局变量

import threading
import time

# 定义一个全局变量
g_num = 100


def test1():
    global g_num
    g_num += 1
    print("-----in test1 g_num=%d----" % g_num)


def test2():
    print("-----in test2 g_num=%d=----" % g_num)


def main():
    t1 = threading.Thread(target=test1)
    t2 = threading.Thread(target=test2)

    t1.start()
    time.sleep(1)   # 延时一会,保证t1线程中的事情做完

    t2.start()
    time.sleep(1)

    print("-----in main Thread g_num = %d---" % g_num)

if __name__ == "__main__":
    main()

运行结果:

-----in test1 g_num=101----
-----in test2 g_num=101=----
-----in main Thread g_num = 101---

1.1 全局变量

def test():
    global num
    num += 100

def test2():
    nums.append(33)


print(num)   # 100
print(nums)  # [11, 22]

test()
test2()

print(num)   # 200
print(nums)  # [11, 22, 33]

在一个函数中,对全局变量进行修改时侯,到底是否需要使用global进行说明,要看是否对全局变量的指向进行修改。

  • 如果修改了指向,即让全局变量指向了一个新的地方,必须使用global。
  • 如果仅仅是修改了指向的空间中的数据,此时不用必须使用global。

二、列表当做实参传递到线程中

import threading
import time

def test1(temp):
    temp.append(33)
    print("-----in test1 temp=%s----" % str(temp))


def test2(temp):
    print("-----in test2 temp=%s----" % str(temp))


g_nums = [11, 22]

def main():
    # target指定将来 这个线程去哪个函数执行代码
    # args指定将来调用 函数的时候 传递什么数据过去
    t1 = threading.Thread(target=test1, args=(g_nums,))
    t2 = threading.Thread(target=test2, args=(g_nums,))

    t1.start()
    time.sleep(1)

    t2.start()
    time.sleep(1)

    print("-----in main Thread g_nums = %s---" % str(g_nums))

if __name__ == "__main__":
    main()

运行结果:

-----in test1 temp=[11, 22, 33]----
-----in test2 temp=[11, 22, 33]----
-----in main Thread g_nums = [11, 22, 33]---

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)

三、多线程-共享全局变量问题-资源竞争

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:

  1. 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
  2. 然后t2对得到的值进行加1并赋给g_num,使得g_num=1
  3. 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。
  4. 这样导致虽然t1和t2都对g_num加1,但结果仍然是g_num=1

3.1 测试1

import threading
import time

# 定义一个全局变量
g_num = 0


def test1(num):
    global g_num
    for i in range(num):
        g_num += 1
    print("-----in test1 g_num=%d----" % g_num)


def test2(num):
    global g_num
    for i in range(num):  # 循环num=100次
        g_num += 1
    print("-----in test2 g_num=%d=----" % g_num)


def main():
    t1 = threading.Thread(target=test1, args=(100,))
    t2 = threading.Thread(target=test2, args=(100,))

    t1.start()
    t2.start()

    # 等待上面的2个线程执行完毕....
    time.sleep(5)

    print("-----in main Thread g_num = %d---" % g_num)

if __name__ == "__main__":
    main()

运行结果:

-----in test1 g_num=100----
-----in test2 g_num=200=----
-----in main Thread g_num = 200---

3.2 测试2

import threading
import time

# 定义一个全局变量
g_num = 0


def test1(num):
    global g_num
    for i in range(num):
        g_num += 1
    print("-----in test1 g_num=%d----" % g_num)


def test2(num):
    global g_num
    for i in range(num):  # 循环num=100次
        g_num += 1
    print("-----in test2 g_num=%d=----" % g_num)


def main():
    t1 = threading.Thread(target=test1, args=(1000000,))
    t2 = threading.Thread(target=test2, args=(1000000,))

    t1.start()
    t2.start()

    # 等待上面的2个线程执行完毕....
    time.sleep(5)

    print("-----in main Thread g_num = %d---" % g_num)

if __name__ == "__main__":
    main()

运行结果:

-----in test1 g_num=1279625----
-----in test2 g_num=1497714=----
-----in main Thread g_num = 1497714---

3.3 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
目录
相关文章
|
11天前
|
NoSQL Redis
单线程传奇Redis,为何引入多线程?
Redis 4.0 引入多线程支持,主要用于后台对象删除、处理阻塞命令和网络 I/O 等操作,以提高并发性和性能。尽管如此,Redis 仍保留单线程执行模型处理客户端请求,确保高效性和简单性。多线程仅用于优化后台任务,如异步删除过期对象和分担读写操作,从而提升整体性能。
35 1
|
2月前
|
数据采集 存储 数据处理
Python中的多线程编程及其在数据处理中的应用
本文深入探讨了Python中多线程编程的概念、原理和实现方法,并详细介绍了其在数据处理领域的应用。通过对比单线程与多线程的性能差异,展示了多线程编程在提升程序运行效率方面的显著优势。文章还提供了实际案例,帮助读者更好地理解和掌握多线程编程技术。
|
2月前
|
并行计算 数据处理 调度
Python中的并发编程:探索多线程与多进程的奥秘####
本文深入探讨了Python中并发编程的两种主要方式——多线程与多进程,通过对比分析它们的工作原理、适用场景及性能差异,揭示了在不同应用需求下如何合理选择并发模型。文章首先简述了并发编程的基本概念,随后详细阐述了Python中多线程与多进程的实现机制,包括GIL(全局解释器锁)对多线程的影响以及多进程的独立内存空间特性。最后,通过实例演示了如何在Python项目中有效利用多线程和多进程提升程序性能。 ####
|
2月前
|
监控 JavaScript 前端开发
python中的线程和进程(一文带你了解)
欢迎来到瑞雨溪的博客,这里是一位热爱JavaScript和Vue的大一学生分享技术心得的地方。如果你从我的文章中有所收获,欢迎关注我,我将持续更新更多优质内容,你的支持是我前进的动力!🎉🎉🎉
29 0
|
2月前
|
数据采集 Java Python
爬取小说资源的Python实践:从单线程到多线程的效率飞跃
本文介绍了一种使用Python从笔趣阁网站爬取小说内容的方法,并通过引入多线程技术大幅提高了下载效率。文章首先概述了环境准备,包括所需安装的库,然后详细描述了爬虫程序的设计与实现过程,包括发送HTTP请求、解析HTML文档、提取章节链接及多线程下载等步骤。最后,强调了性能优化的重要性,并提醒读者遵守相关法律法规。
69 0
|
3月前
|
存储 消息中间件 资源调度
C++ 多线程之初识多线程
这篇文章介绍了C++多线程的基本概念,包括进程和线程的定义、并发的实现方式,以及如何在C++中创建和管理线程,包括使用`std::thread`库、线程的join和detach方法,并通过示例代码展示了如何创建和使用多线程。
62 1
|
3月前
|
Java 开发者
在Java多线程编程中,创建线程的方法有两种:继承Thread类和实现Runnable接口
【10月更文挑战第20天】在Java多线程编程中,创建线程的方法有两种:继承Thread类和实现Runnable接口。本文揭示了这两种方式的微妙差异和潜在陷阱,帮助你更好地理解和选择适合项目需求的线程创建方式。
41 3
|
3月前
|
Java 开发者
在Java多线程编程中,选择合适的线程创建方法至关重要
【10月更文挑战第20天】在Java多线程编程中,选择合适的线程创建方法至关重要。本文通过案例分析,探讨了继承Thread类和实现Runnable接口两种方法的优缺点及适用场景,帮助开发者做出明智的选择。
28 2
|
3月前
|
Java
Java中多线程编程的基本概念和创建线程的两种主要方式:继承Thread类和实现Runnable接口
【10月更文挑战第20天】《JAVA多线程深度解析:线程的创建之路》介绍了Java中多线程编程的基本概念和创建线程的两种主要方式:继承Thread类和实现Runnable接口。文章详细讲解了每种方式的实现方法、优缺点及适用场景,帮助读者更好地理解和掌握多线程编程技术,为复杂任务的高效处理奠定基础。
45 2
|
3月前
|
Java 开发者
Java多线程初学者指南:介绍通过继承Thread类与实现Runnable接口两种方式创建线程的方法及其优缺点
【10月更文挑战第20天】Java多线程初学者指南:介绍通过继承Thread类与实现Runnable接口两种方式创建线程的方法及其优缺点,重点解析为何实现Runnable接口更具灵活性、资源共享及易于管理的优势。
50 1