想象一下,线程1执行f1,线程2执行f2,线程1执行刚执行完lock_a.acquire()线程2也刚执行完 lock_b.acquire(),这时候它俩手里各有一把锁,并且还需要一把锁,线程1要执行lock_b.acquire(), 但是这个已经被线程2持有了,要等待线程2释放,线程2执行到lock_a.acquire()等待线程1是是释放, 然后它俩只能等待下一次...
#由于多线程不像多进程一样,每一个进程都一个独立的资源块,线程之间是共享主线程的一个资源块(虽然这样说不合适) #这样虽然方便了线程之间的数据传递,但是又会由于线程之间执行顺序的不确定,导致最后的结果不是应该输出的正确结果。 #例如下面的例程,如果没有添加global_flag标志全局变量,就会出现,虽然逻辑上最后的...
线程同步,可理解为线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B执行,再将结果给A;A再继续操作。 之前我们遇到过,如果多个线程共同对某个数据修改,则可能出现不可预料的结果,为了保证数据的正确性,需要对多个线程进行同步。 解决线程同时修改全局变量的方式 我们先把上次那个问题...
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 threadingimport time#定义全局变量g_num = 0def 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--- " % ...
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
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...
命名冲突多个模块之间使用同名的全局变量可能导致命名冲突，造成代码错误。难以追踪全局变量可以在程序的任何地方被修改，可能会导致难以追踪问题的根源。不可预测的结果由于全局变量具有全局作用范围，多线程和并发操作时可能会遇到不可预测的结果。为避免这些问题，我们应该尽量避免过度使用全局变量，并且注意遵循良好的编程...
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...