• <bdo id='rtTYw'></bdo><ul id='rtTYw'></ul>

    <legend id='rtTYw'><style id='rtTYw'><dir id='rtTYw'><q id='rtTYw'></q></dir></style></legend>

      <tfoot id='rtTYw'></tfoot>
    1. <i id='rtTYw'><tr id='rtTYw'><dt id='rtTYw'><q id='rtTYw'><span id='rtTYw'><b id='rtTYw'><form id='rtTYw'><ins id='rtTYw'></ins><ul id='rtTYw'></ul><sub id='rtTYw'></sub></form><legend id='rtTYw'></legend><bdo id='rtTYw'><pre id='rtTYw'><center id='rtTYw'></center></pre></bdo></b><th id='rtTYw'></th></span></q></dt></tr></i><div id='rtTYw'><tfoot id='rtTYw'></tfoot><dl id='rtTYw'><fieldset id='rtTYw'></fieldset></dl></div>

        <small id='rtTYw'></small><noframes id='rtTYw'>

        python进阶之多线程对同一个全局变量的处理方法

        时间:2023-12-15
      1. <legend id='SAGFG'><style id='SAGFG'><dir id='SAGFG'><q id='SAGFG'></q></dir></style></legend><tfoot id='SAGFG'></tfoot>
        • <bdo id='SAGFG'></bdo><ul id='SAGFG'></ul>

                  <tbody id='SAGFG'></tbody>
              • <i id='SAGFG'><tr id='SAGFG'><dt id='SAGFG'><q id='SAGFG'><span id='SAGFG'><b id='SAGFG'><form id='SAGFG'><ins id='SAGFG'></ins><ul id='SAGFG'></ul><sub id='SAGFG'></sub></form><legend id='SAGFG'></legend><bdo id='SAGFG'><pre id='SAGFG'><center id='SAGFG'></center></pre></bdo></b><th id='SAGFG'></th></span></q></dt></tr></i><div id='SAGFG'><tfoot id='SAGFG'></tfoot><dl id='SAGFG'><fieldset id='SAGFG'></fieldset></dl></div>

                  <small id='SAGFG'></small><noframes id='SAGFG'>

                  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。

                  小结

                  在多线程中,对同一个全局变量进行操作,容易出现数据不同步,数据错误等问题,可以采取线程锁或者使用ThreadLocal来保证多线程对全局变量的安全操作,保证数据的正确性。

                  上一篇:Python实现的多线程端口扫描工具分享 下一篇:Python3.7 + Yolo3实现识别语音播报功能

                  相关文章

                  <small id='3r5MK'></small><noframes id='3r5MK'>

                  <legend id='3r5MK'><style id='3r5MK'><dir id='3r5MK'><q id='3r5MK'></q></dir></style></legend>

                      • <bdo id='3r5MK'></bdo><ul id='3r5MK'></ul>
                    1. <i id='3r5MK'><tr id='3r5MK'><dt id='3r5MK'><q id='3r5MK'><span id='3r5MK'><b id='3r5MK'><form id='3r5MK'><ins id='3r5MK'></ins><ul id='3r5MK'></ul><sub id='3r5MK'></sub></form><legend id='3r5MK'></legend><bdo id='3r5MK'><pre id='3r5MK'><center id='3r5MK'></center></pre></bdo></b><th id='3r5MK'></th></span></q></dt></tr></i><div id='3r5MK'><tfoot id='3r5MK'></tfoot><dl id='3r5MK'><fieldset id='3r5MK'></fieldset></dl></div>
                    2. <tfoot id='3r5MK'></tfoot>