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关于python:Python多任务编程线程之间共享变量

jiezi

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()

运行后果：

实践上实现循环 100 万次，每循环一次给全局变量加 1，最终的后果应该为 2000000。实际上的后果为上图所示。

起因：

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。

解决办法

应用进程同步，确保在同一时间内只有一个线程对数据进行操作。

1. 应用 join() 办法 

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()

执行后果:

原理: 增加了 first.join() 线程期待在程序运行时，当 first 线程运行实现后才会开始运行 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：一个工作执行实现当前另外一个工作能力执行，同一个时刻只有一个工作在执行

2. 互斥锁 

import threading

g_num = 0

#创立互斥锁 实质上是一个函数 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)
    # 开释索
    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()

执行后果：

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，抢到的先执行应用了 threading 中的 lock 函数。在运行 first 线程时，先用 lock.acquire() 把以后线程锁起来，在此期间其余线程无奈运行，当循环完结后应用 lock.release() 把以后线程线程开释，尔后其余线程能够进行操作。确保在同一时刻只能进行同一个线程。

然而互斥锁在肯定水平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（锁没有及时的开释导致）。

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