『Python』 多线程 共享变量的实现

Posted Anka9080 ‘s Blog

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了『Python』 多线程 共享变量的实现相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

  简介:

对于Python2而言,对于一个全局变量,你的函数里如果只使用到了它的值,而没有对其赋值(指a = XXX这种写法)的话,就不需要声明global。

相反,如果你对其赋了值的话,那么你就需要声明global。

声明global的话,就表示你是在向一个全局变量赋值,而不是在向一个局部变量赋值。

若多个线程或进程同时操作这一变量可能会导致抢占资源的现象,变量不能按照预定的逻辑进行操作,这时,在改变变量前需要对变量加互斥锁,操作完成后释放互斥锁。

题外话:

GIL(Global Interpreter Lock) 全局解释器锁,导致任一时刻只能有一个线程使用解释器,当用于 IO 密集型任务时,IO 期间线程会释放解释器。

在 CPU 计算繁忙的任务重 不建议使用多线程,在非 CPU繁忙型任务中建议使用多线程。

顺便说下使用多进程的好处:完全并行,无 GIL 的限制,可充分利用多 CPU 多核的环境。

 

  多线程使用互斥锁Demo :

‘‘‘
    多线程操作全局变量 使用互斥锁
    重点:声明一个全局互斥锁
‘‘‘
import threading
import time

counter = 0
mutex = threading.Lock()

class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self):
        threading.Thread.__init__(self)

    def run(self):
        global counter, mutex
        time.sleep(1);
        if mutex.acquire():
            counter += 1
            print "I am %s, set counter:%s" % (self.name, counter)
            mutex.release()

if __name__ == "__main__":
    for i in range(0, 100):
        my_thread = MyThread()
        my_thread.start()

 

以上是关于『Python』 多线程 共享变量的实现的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

python多线程

多线程中共享变量——CCF总决赛试题

[Python3] 043 多线程 简介

Python进阶:利用线程实现多任务

Python 多进程和多线程 的使用

40. Python 多线程共享变量 线程池