python进阶之多线程对同一个全局变量的处理方法

yipeiwu_com7年前Python基础

通常情况下:

from threading import Thread
 
global_num = 0
 
def func1():
 global global_num
 for i in range(1000000):
 global_num += 1
 print('---------func1:global_num=%s--------'%global_num)
 
def func2():
 global global_num
 for i in range(1000000):
 global_num += 1
 print('--------fun2:global_num=%s'%global_num)
print('global_num=%s'%global_num)
 
lock = Lock()
 
t1 = Thread(target=func1)
t1.start()
 
t2 = Thread(target=func2)
t2.start()

输出结果:

global_num=0
---------func1:global_num=1492752--------
--------fun2:global_num=1515462

#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,虽然逻辑上最后的结果是2000000(之所以选择这么大的一个数,是因为可以更明显的看出#这个问题),

#但是实际上并不是这个结果,而是一个小于2000000的结果,但是不排出偶然会出现2000000,这是一个极为理想的结果,这是为什么呢?

#主要还是由于线程被cpu调用的顺序不确定。具体来讲就是当主线程创建出两个子线程,分别是t1和t2,他们有分别指向func1()和func2()。

#在这两个线程中的函数中,都有一句“global_num += 1”,在计算机内部cpu执行时,这一条语句实际上是两个过程:第一个过程是从内存中读取global_num的值,完成加一操作,这个时候global_num的值还是原来的值;第二个过程是将求和的值付给global_num,这时候global_num的值才会更新。在程序执行过程中会出现这种

#情况:当cpu在执行线程t1中的语句到求和那条语句时,在执行完第一个过程停了下来,将线程t1抛出,转而执行线程t2,当线程执行一段时间后也出现这中情况

#有转而执行线程t1,这时,正好执行求和语句的第二个过程,完成最初的赋值,那么这一段时间内的整个求和就等于没做,所以出现这中最后结果不是2000000的##情况

#解决这种情况可以利用添加一个变量,利用“轮询”的方式执行,但是这样做的效率很低,而且还浪费cpu,所以一般采用“通知”方式来做。

轮询方式:

from threading import Thread
 
global_num = 0
global_flag = 0
 
def func1():
	global global_num
	global global_flag
	if global_flag == 0:
		for i in range(1000000):
			global_num += 1
	global_flag = 1	
	print('---------func1:global_num=%s--------'%global_num)
 
def func2():
	global global_num
	while True:
		if global_flag != 0:
			for i in range(1000000):
				global_num += 1
			break
	print('--------fun2:global_num=%s'%global_num)
 
print('global_num=%s'%global_num)
 
t1 = Thread(target=func1)
t1.start()
 
t2 = Thread(target=func2)
t2.start()

运行结果:

global_num=0
---------func1:global_num=1000000--------
--------fun2:global_num=2000000

通知方式:

from threading import Thread,Lock
 
 
global_num = 0
 
def func1():
	global global_num
	for i in range(1000000):
		lock.acquire()#两个线程会最开始抢这个锁,拿到锁就会处于关锁,执行后面的程序,其他线程执行处于监听状态,等待这个线程开锁,再抢锁
		global_num += 1
		lock.release()
	print('---------func1:global_num=%s--------'%global_num)
 
def func2():
	global global_num
	for i in range(1000000):
		lock.acquire()
		global_num += 1
		lock.release()
	print('--------fun2:global_num=%s'%global_num)
print('global_num=%s'%global_num)
 
lock = Lock()
 
t1 = Thread(target=func1)
t1.start()
 
t2 = Thread(target=func2)
t2.start()

输出结果:

global_num=0
---------func1:global_num=1901175--------
--------fun2:global_num=2000000

以上这篇python进阶之多线程对同一个全局变量的处理方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

django 做 migrate 时 表已存在的处理方法

在开发web的时候,如果是以前已存在的项目,项目下载下来后,为了使用测试库的数据,会直接将整个测试库(如sqlite3)拿到本机来。这种情况下,如果执行的顺序不对,很容易在执行migra...

Python 动态导入对象,importlib.import_module()的使用方法

背景 一个函数运行需要根据不同项目的配置,动态导入对应的配置文件运行。 解决 文件结构 a #文件夹 │a.py │__init__.py b #文件夹 │b.py │__i...

浅谈python中的getattr函数 hasattr函数

hasattr(object, name) 作用:判断对象object是否包含名为name的特性(hasattr是通过调用getattr(ojbect, name)是否抛出异常来实现的...

python 计算文件的md5值实例

较小文件处理方法: import hashlib import os def get_md5_01(file_path): md5 = None if os.path.is...

Python实现MySQL操作的方法小结【安装,连接,增删改查等】

本文实例讲述了Python实现MySQL操作的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 1. 安装MySQLdb.从网站下载Mysql for python 的package 注意有32位...