淺談python多線程和多線程變量共享問題介紹

更新時間：2020年04月17日 10:31:59 作者：Record learning

這篇文章主要介紹了淺談python多線程和多線程變量共享問題介紹，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

1、demo

第一個代碼是多線程的簡單使用，編寫了線程如何執(zhí)行函數(shù)和類。

import threading
import time
class ClassName(threading.Thread):
	"""創(chuàng)建類，通過多線程執(zhí)行"""
	def run(self):
		for i in range(5):
			print(i)
			time.sleep(1)

def sing():
	for i in range(1,11):
		print("唱歌第 %d 遍" % i)
		time.sleep(1)

def dance():
	for i in range(1,16):
		print("跳舞第 %d 遍" % i)
		time.sleep(1)

def main():
	t1 = threading.Thread(target = sing)
	t2 = threading.Thread(target = dance)
	t = ClassName()
	
	# 啟動線程
	t1.start()
	t2.start()
	t.start()

	while True:
		length = len(threading.enumerate())
		print("正在運行的線程有 %s" %threading.enumerate())
	
		if length <= 1:
			break
		time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
	main()

執(zhí)行結果可以看到函數(shù) sing、dance和類在同時執(zhí)行，執(zhí)行效果太長就不方截圖了

2、多線程共享變量

通過定義全局變量，然后再test1函數(shù)類部進行更改全局變量，test2打印全局變量。

import threading
import time

#定義全局變量
g_num = 0

def test1():
	"""函數(shù)test1對全局變量進行更改"""
	global g_num
	for i in range(1,10):
		g_num += 1

	print("--- test1 線程 g_num = %d--- " % g_num)

def test2():
	"""函數(shù)test2 打印全局變量"""
	print("--- test2 線程 g_num = %d--- " % g_num)

def main():
	t1 = threading.Thread(target=test1)
	t2 = threading.Thread(target=test2)

	# 啟動線程
	t1.start()
	# 增加睡眠是為了保證優(yōu)先執(zhí)行函數(shù)test1
	time.sleep(1)
	t2.start()

	print("--- 主線程 g_num = %d--- " % g_num)

if __name__ == '__main__':
	main()

執(zhí)行結果可以看出,在主線程和創(chuàng)建的兩個線程中讀取的是一樣的值，既可以表明在多線程中變量共享

3、資源競爭

在多線程兩個函數(shù)中同時更改一個變量時，由于cpu的計算能力，當修改參數(shù)的代碼塊無法一次性執(zhí)行完成時，就會產(chǎn)生資源競爭

import threading
import time

# 定義全局變量
g_num = 0

def test1(num):
	"""函數(shù)test1對全局變量進行更改"""
	global g_num
	for i in range(num):
		g_num += 1

	print("test1 線程 g_num = %d---" % g_num)

def test2(num):
	"""函數(shù)test2對全局變量進行更改"""
	global g_num
	for i in range(num):
		g_num += 1

	print("tes2 線程 g_num = %d---" % g_num)

def main():
	t1 = threading.Thread(target=test1, args=(1000000, ))
	t2 = threading.Thread(target=test2, args=(1000000, ))

	t1.start()
	t2.start()

	time.sleep(1)
	print("主線程 g_num = %d---" % g_num)

if __name__ == '__main__':
	main()

可以先試試傳遞參數(shù)為100時，可以看到g_num = 200 這是因為函數(shù)代碼可以一次性執(zhí)行完成，當參數(shù)為1000000時代碼無法一次性執(zhí)行完成，g_num！= 2000000

4、互斥鎖

互斥鎖可以解決資源競爭的問題，原理很簡單，通過對代碼塊上鎖，保證該代碼執(zhí)行完成前，其它代碼無法進行修改。執(zhí)行完成后解鎖，其它代碼就可以執(zhí)行了。

import threading
import time

# 創(chuàng)建變量
g_num = 0
# 創(chuàng)建鎖默認為開鎖狀態(tài)
mutex = threading.Lock()

def test1(num):
	global g_num
	for i in range(num):
		# 上鎖
		mutex.acquire()
		g_num += 1
		# 解鎖
		mutex.release()
	print("--- test1 線程 g_num = %d---" % g_num)

def test2(num):
	global g_num
	for i in range(num):
		# 上鎖
		mutex.acquire()
		g_num += 1
		# 解鎖
		mutex.release()

	print("--- test2 線程 g_num = %d---" % g_num)

def main():
	t1 = threading.Thread(target=test1, args=(1000000, ))
	t2 = threading.Thread(target=test2, args=(1000000, ))

	t1.start()
	t2.start()

	time.sleep(1)
	print("--- 主線程 g_num = %d---" % g_num)

if __name__ == '__main__':
	main()

可以看到加了鎖之后，代碼執(zhí)行不會出現(xiàn)資源競爭，結果也是正常的?；コ怄i，上鎖的代碼越少越好。

5、死鎖

當出現(xiàn)多個鎖時，就可能會產(chǎn)生死鎖這個情況。當關閉一個鎖時，這個鎖已經(jīng)為關閉狀態(tài)的話，程序就會阻塞。就如同下面這個代碼中。函數(shù)test1關閉mutexB鎖時，函數(shù)test2提前將其關閉了，未進行解鎖，程序就會一直阻塞。

import threading
import time

# 創(chuàng)建兩個鎖A, B
mutexA = threading.Lock()
mutexB = threading.Lock()

def test1():
	# 對muctexA上鎖
	mutexA.acquire()

	# mutexA上鎖后，延時1秒，等待mutexB上鎖
	print("test1 ---do1---up---")
	time.sleep(1)
	# 此時會堵塞，因為mutexB已經(jīng)上鎖
	mutexB.acquire()
	print("test1 ---do1---down---")
	mutexB.release()

	# 對mutexA解鎖
	mutexA.release()

def test2():
	# 對muctexB上鎖
	mutexB.acquire()

	# mutexB上鎖后，延時1秒，等待mutexA上鎖
	print("test2 ---do1---up---")
	time.sleep(1)
	# 此時會堵塞，因為mutexB已經(jīng)上鎖
	mutexA.acquire()
	print("test2 ---do1---down---")
	mutexA.release()

	# 對mutexA解鎖
	mutexB.release()

def main():
	t1 = threading.Thread(target=test1)
	t2 = threading.Thread(target=test2)

	t1.start()
	t2.start()


if __name__ == '__main__':
	main()

代碼執(zhí)行效果可以看到程序會一直阻塞
解決方法
1、在程序編寫時，就需要注意避免死鎖
2、可以參考銀行家算法