Python多线程与全局变量 1. Python中全局变量的概念 在Python中,全局变量是指在函数或类的方法外部定义的变量。这些变量可以在整个程序中被访问和修改。在函数内部,如果需要访问或修改全局变量,需要使用global关键字来声明。 python x = 10 # 全局变量 def func(): global x x = 20 # 修改全局变量 print(x)...
1.1 全局变量 二、列表当做实参传递到线程中 三、多线程-共享全局变量问题-资源竞争 3.1 测试1 3.2 测试2 3.3 结论 一、多线程-共享全局变量 import threading import time # 定义一个全局变量 g_num = 100 def test1(): global g_num g_num += 1 print("---in test1 g_num=%d---" % g_num) d...
一、多线程共享全局变量:在一个进程内的所有线程共享全局变量,方便在多个线程间共享数据 缺点:线程是对全局变量随意修改可能造成多线程之间对全局变量的混乱(即线程非安全) # 定义一个全局变量 num=1 def threadA(): '''子线程A执行部分''' pass def threadB(): '''子线程执行部分''' pass def run(): ...
线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源,最简单的同步机制就是引入互斥锁。 互斥锁为资源引入一个状态:锁定/非锁定。 某个线程要更改共享数据时,先将其锁定,此时资源的状态为“锁定”,其他线程不能更改;直到该线程释放资源,将资源的状态变成“非锁定”,其他的线程才能再次锁定该资源。 互斥锁保证了每次只有一个线...
在Python3中,多线程问题涉及到全局变量的使用。多线程是指在同一个程序中同时执行多个线程,每个线程都有自己的指令序列、栈和局部变量,但共享全局变量。 然而,在多线程中使用全局变量需要特别注意线程安全性和数据一致性的问题。因为多个线程可能会同时读写同一个全局变量,导致数据不一致或者出现竞态条件(race condition...
在Python中,多线程共享全局变量可以使用以下几种方式实现:1. 使用全局变量:在多个线程中直接使用全局变量。但是需要注意,多个线程同时修改全局变量可能会导致数据竞争和不确定的结果。```p...
在之前,我们讲过了,Python 中多个线程之间是可以共享全局变量的数据的。 但是,多线程共享全局变量是会出问题的。 假设两个线程 t1 和 t2 都要对全局变量 g_num (默认是0)进行加1运算,t1 和 t2 都各对 g_num 加10次,g_num 的最终的结果应该为20。 但是由于多线程
使用互斥锁完成2个线程对同一个全局变量各加100万次的操作。 import threading import time g_num = 0 def test1(num): global g_num for i in range(num): mutex.acquire() # 上锁 g_num += 1 mutex.release() # 解锁 print("---test1---g_num=%d" % g_num) def test2(num): global g_nu...
使用互斥锁完成2个线程对同一个全局变量各加100万次的操作。 importthreadingimporttimeg_num=0deftest1(num):globalg_numforiinrange(num):mutex.acquire()# 上锁g_num+=1mutex.release()# 解锁print("---test1---g_num=%d"%g_num)deftest2(num):globalg_numforiinrange(num):mutex.acquire()# 上锁...
理解Python 中的 ThreadLocal 变量 (一) 多线程环境下,每一个线程均可以使用所属进程的全局变量。如果一个线程对全局变量进行了修改,将会影响到其他所有的线程。为了避免多个线程同时对变量进行修改,引入了线程同步机制,通过互斥锁、条件变量或读写锁来控制对全局变量的访问。