浅谈python多线程和多线程变量共享问题介绍

脚本专栏 2024/11/15 佚名

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1、demo

第一个代码是多线程的简单使用，编写了线程如何执行函数和类。

import threading
import time
class ClassName(threading.Thread):
	"""创建类，通过多线程执行"""
	def run(self):
		for i in range(5):
			print(i)
			time.sleep(1)

def sing():
	for i in range(1,11):
		print("唱歌第 %d 遍" % i)
		time.sleep(1)

def dance():
	for i in range(1,16):
		print("跳舞第 %d 遍" % i)
		time.sleep(1)

def main():
	t1 = threading.Thread(target = sing)
	t2 = threading.Thread(target = dance)
	t = ClassName()
	
	# 启动线程
	t1.start()
	t2.start()
	t.start()

	while True:
		length = len(threading.enumerate())
		print("正在运行的线程有 %s" %threading.enumerate())
	
		if length <= 1:
			break
		time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
	main()

执行结果可以看到函数 sing、dance和类在同时执行，执行效果太长就不方截图了

2、多线程共享变量

通过定义全局变量，然后再test1函数类部进行更改全局变量，test2打印全局变量。

import threading
import time

#定义全局变量
g_num = 0

def test1():
	"""函数test1对全局变量进行更改"""
	global g_num
	for i in range(1,10):
		g_num += 1

	print("--- test1 线程 g_num = %d--- " % g_num)

def test2():
	"""函数test2 打印全局变量"""
	print("--- test2 线程 g_num = %d--- " % g_num)

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

	# 启动线程
	t1.start()
	# 增加睡眠是为了保证优先执行函数test1
	time.sleep(1)
	t2.start()

	print("--- 主线程 g_num = %d--- " % g_num)

if __name__ == '__main__':
	main()

执行结果可以看出,在主线程和创建的两个线程中读取的是一样的值，既可以表明在多线程中变量共享

3、资源竞争

在多线程两个函数中同时更改一个变量时，由于cpu的计算能力，当修改参数的代码块无法一次性执行完成时，就会产生资源竞争

import threading
import time

# 定义全局变量
g_num = 0

def test1(num):
	"""函数test1对全局变量进行更改"""
	global g_num
	for i in range(num):
		g_num += 1

	print("test1 线程 g_num = %d---" % g_num)

def test2(num):
	"""函数test2对全局变量进行更改"""
	global g_num
	for i in range(num):
		g_num += 1

	print("tes2 线程 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()

	time.sleep(1)
	print("主线程 g_num = %d---" % g_num)

if __name__ == '__main__':
	main()

可以先试试传递参数为100时，可以看到g_num = 200 这是因为函数代码可以一次性执行完成，当参数为1000000时代码无法一次性执行完成，g_num！= 2000000

4、互斥锁

互斥锁可以解决资源竞争的问题，原理很简单，通过对代码块上锁，保证该代码执行完成前，其它代码无法进行修改。执行完成后解锁，其它代码就可以执行了。

import threading
import time

# 创建变量
g_num = 0
# 创建锁默认为开锁状态
mutex = threading.Lock()

def test1(num):
	global g_num
	for i in range(num):
		# 上锁
		mutex.acquire()
		g_num += 1
		# 解锁
		mutex.release()
	print("--- test1 线程 g_num = %d---" % g_num)

def test2(num):
	global g_num
	for i in range(num):
		# 上锁
		mutex.acquire()
		g_num += 1
		# 解锁
		mutex.release()

	print("--- test2 线程 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()

	time.sleep(1)
	print("--- 主线程 g_num = %d---" % g_num)

if __name__ == '__main__':
	main()

可以看到加了锁之后，代码执行不会出现资源竞争，结果也是正常的。互斥锁，上锁的代码越少越好。

5、死锁

当出现多个锁时，就可能会产生死锁这个情况。当关闭一个锁时，这个锁已经为关闭状态的话，程序就会阻塞。就如同下面这个代码中。函数test1关闭mutexB锁时，函数test2提前将其关闭了，未进行解锁，程序就会一直阻塞。

import threading
import time

# 创建两个锁A, B
mutexA = threading.Lock()
mutexB = threading.Lock()

def test1():
	# 对muctexA上锁
	mutexA.acquire()

	# mutexA上锁后，延时1秒，等待mutexB上锁
	print("test1 ---do1---up---")
	time.sleep(1)
	# 此时会堵塞，因为mutexB已经上锁
	mutexB.acquire()
	print("test1 ---do1---down---")
	mutexB.release()

	# 对mutexA解锁
	mutexA.release()

def test2():
	# 对muctexB上锁
	mutexB.acquire()

	# mutexB上锁后，延时1秒，等待mutexA上锁
	print("test2 ---do1---up---")
	time.sleep(1)
	# 此时会堵塞，因为mutexB已经上锁
	mutexA.acquire()
	print("test2 ---do1---down---")
	mutexA.release()

	# 对mutexA解锁
	mutexB.release()

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

	t1.start()
	t2.start()


if __name__ == '__main__':
	main()

代码执行效果可以看到程序会一直阻塞
解决方法
1、在程序编写时，就需要注意避免死锁
2、可以参考银行家算法