Python多任务编程——线程间共享变量

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问题：线程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 ( ) _

运行结果：

理论上，实现了100万次循环，每次循环对全局变量加1，最终结果应为2000000。实际结果如上图所示。

原因：

两个线程同时操作全局变量。线程1读取全局变量时，线程2也在读取全局变量。对变量进行操作时，读取的是原始变量，而非操作后的变量。因为线程1对变量的操作未提交，所以线程2读取的仍是之前的变量值。
解决方案

使用进程同步，确保同一时刻只有一个线程操作数据。

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 ( ) _
结果：



原理：程序运行时加入 first.join() 等待，第一个线程完成后第二个线程才开始运行，确保同一时刻只有一个线程操作变量。
线程同步：一个任务执行完毕后再执行另一个任务，同一时刻只有一个任务在执行。

2. 互斥锁

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 ( ) _

结果：

原理：对共享数据加锁，同一时刻只有一个线程进行操作，多个线程共同抢占，使用 threading 中的锁函数率先抢占成功。运行第一个线程时，先用 lock.acquire() 锁定当前线程，期间其他线程无法运行。循环结束后，使用 lock.release() 释放当前线程，之后其他线程才能操作。确保同一时刻只有一个线程在运行。
但是，互斥锁在一定程度上影响了代码的执行效率，将多任务变为单任务执行，还可能引发死锁问题（由于锁未及时释放导致）。

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