Python多任務編程——線程間共用變數

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問題：線程間共用全域變數資料出錯

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 ( ) _

運行結果：

理論上，實現了100萬次迴圈，每次迴圈對全域變數加1，最終結果應為2000000。實際結果如上圖所示。

原因：

兩個線程同時操作全域變數。線程1讀取全域變數時，線程2也在讀取全域變數。對變數進行操作時，讀取的是原始變數，而非操作後的變數。因為線程1對變數的操作未提交，所以線程2讀取的仍是之前的變數值。
解決方案

使用進程同步，確保同一時刻只有一個線程操作資料。

1. 使用 join() 方法

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 ( ) _
結果：



原理：程式運行時加入 first.join() 等待，第一個線程完成後第二個線程才開始運行，確保同一時刻只有一個線程操作變數。
線程同步：一個任務執行完畢後再執行另一個任務，同一時刻只有一個任務在執行。

2. 互斥鎖

import threading

g_num = 0

# Creating a mutex is essentially a function via
LOCK = threading.Lock ( ) _
def task1 ()：
# lock
LOCK.acquire ( ) _
for i in range ( 1000000 )：
global g_num
g_num += 1
print ( 'TASK1：' ， g_num )
# release lock
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 ( ) _

結果：

原理：對共用資料加鎖，同一時刻只有一個線程進行操作，多個線程共同搶佔，使用 threading 中的鎖函數率先搶佔成功。運行第一個線程時，先用 lock.acquire() 鎖定當前線程，期間其他線程無法運行。迴圈結束後，使用 lock.release() 釋放當前線程，之後其他線程才能操作。確保同一時刻只有一個線程在運行。
但是，互斥鎖在一定程度上影響了代碼的執行效率，將多任務變為單任務執行，還可能引發死結問題（由於鎖未及時釋放導致）。

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