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 importthreadingimporttime# 定义一个全局变量g_num=100deftest1():globalg_numg_num+=1print("---in test1 g_num=%d---"%g_num)deftest2():print("---in test2 g_num=%d=---"%g_num)defmain():t1=threading.Thread(target=test1)t2=threading....
在上述示例中,我们创建了一个线程锁lock,并在每个线程访问count变量之前先获取锁,然后在访问完成后释放锁。这样可以确保同一时间只有一个线程能够访问count变量,避免了数据不一致的问题。 使用线程安全的数据结构 除了使用线程锁,还可以使用线程安全的数据结构来实现多线程之间的数据共享。Python的标准库中提供了一些线程...
Python中的多线程可以通过共享全局变量或者使用共享内存来共享变量。以下是几种常见的方法: 使用全局变量:可以在多个线程中访问和修改全局变量。但是要注意在多线程中对全局变量的读写操作可能会出现竞争条件,因此需要使用锁来保护访问。 import threading global_var = 0 lock = threading.Lock() def increment_global...
Python 多线程之间共享变量很简单,直接定义全局 global 变量即可。而多进程之间是相互独立的执行单元,这种方法就不可行了。 不过Python 标准库已经给我们提供了这样的能力,使用起来也很简单。但要分两种情况来看,一种是 Process 多进程,一种是 Pool 进程池的方式。
如果在调用 acquire 对这个锁上锁之前,它已经被其他线程上了锁,那么此时 acquire 会堵塞,直到这个锁被解锁为止。 示例: 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。 importthreadingimporttime g_num =0deftest1(num):globalg_numforiinrange(num): ...
从上面两个线程执行的结果来看,线程t1将g_num加到 103,在线程t2也是打印g_num=103。所以对于两个线程,g_num这个全局变量是共享的。 列表当做实参传递到线程中 代码语言:javascript 复制 #coding=utf-8from threadingimportThreadimporttime defwork1(nums):nums.append(44)print("---in work1---",nums)def...
你好,我是kelly,今天分享:Python多线程共享资源、threading库的使用。 背景知识:线程由进程创建,共享同一个进程的全局资源。 一、使用场景1:共享资源 描述:在使用多线程时,需要汇总不同线程的运行结果。比如现在有2个线程thread1、thread2,需要将这2个线程运行结果汇总在同一个全局变量中。
多线程-共享全局变量问题 多线程开发可能遇到的问题 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...
40. Python 多线程共享变量 1.线程共享变量 多线程和多进程不同之处在于,多线程本身就是可以和父线程共享内存的,这也是为什么其中一个线程挂掉以后,为什么其他线程也会死掉的道理。 代码语言:javascript 复制 importthreading defworker(l):l.append("li")l.append("and")l.append("lou")if__name__=="__...