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淺談python多線(xiàn)程和多線(xiàn)程變量共享問(wèn)題介紹

更新時(shí)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(xiàn)程和多線(xiàn)程變量共享問(wèn)題介紹，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

1、demo

第一個(gè)代碼是多線(xiàn)程的簡(jiǎn)單使用，編寫(xiě)了線(xiàn)程如何執(zhí)行函數(shù)和類(lèi)。

import threading
import time
class ClassName(threading.Thread):
	"""創(chuàng)建類(lèi)，通過(guò)多線(xiàn)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(dòng)線(xiàn)程
	t1.start()
	t2.start()
	t.start()

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

if __name__ == '__main__':
	main()

執(zhí)行結(jié)果可以看到函數(shù) sing、dance和類(lèi)在同時(shí)執(zhí)行，執(zhí)行效果太長(zhǎng)就不方截圖了

2、多線(xiàn)程共享變量

通過(guò)定義全局變量，然后再test1函數(shù)類(lèi)部進(jìn)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(duì)全局變量進(jìn)行更改"""
	global g_num
	for i in range(1,10):
		g_num += 1

	print("--- test1 線(xiàn)程 g_num = %d--- " % g_num)

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

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

	# 啟動(dòng)線(xiàn)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(xiàn)程 g_num = %d--- " % g_num)

if __name__ == '__main__':
	main()

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

3、資源競(jìng)爭(zhēng)

在多線(xiàn)程兩個(gè)函數(shù)中同時(shí)更改一個(gè)變量時(shí)，由于cpu的計(jì)算能力，當(dāng)修改參數(shù)的代碼塊無(wú)法一次性執(zhí)行完成時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生資源競(jìng)爭(zhēng)

import threading
import time

# 定義全局變量
g_num = 0

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

	print("test1 線(xiàn)程 g_num = %d---" % g_num)

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

	print("tes2 線(xiàn)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(xiàn)程 g_num = %d---" % g_num)

if __name__ == '__main__':
	main()

可以先試試傳遞參數(shù)為100時(shí)，可以看到g_num = 200 這是因?yàn)楹瘮?shù)代碼可以一次性執(zhí)行完成，當(dāng)參數(shù)為1000000時(shí)代碼無(wú)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(jìng)爭(zhēng)的問(wèn)題，原理很簡(jiǎn)單，通過(guò)對(duì)代碼塊上鎖，保證該代碼執(zhí)行完成前，其它代碼無(wú)法進(jìn)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(rèn)為開(kāi)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(huì)出現(xiàn)資源競(jìng)爭(zhēng)，結(jié)果也是正常的。互斥鎖，上鎖的代碼越少越好。

5、死鎖

當(dāng)出現(xiàn)多個(gè)鎖時(shí)，就可能會(huì)產(chǎn)生死鎖這個(gè)情況。當(dāng)關(guān)閉一個(gè)鎖時(shí)，這個(gè)鎖已經(jīng)為關(guān)閉狀態(tài)的話(huà)，程序就會(huì)阻塞。就如同下面這個(gè)代碼中。函數(shù)test1關(guān)閉mutexB鎖時(shí)，函數(shù)test2提前將其關(guān)閉了，未進(jìn)行解鎖，程序就會(huì)一直阻塞。

import threading
import time

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

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

	# mutexA上鎖后，延時(shí)1秒，等待mutexB上鎖
	print("test1 ---do1---up---")
	time.sleep(1)
	# 此時(shí)會(huì)堵塞，因?yàn)閙utexB已經(jīng)上鎖
	mutexB.acquire()
	print("test1 ---do1---down---")
	mutexB.release()

	# 對(duì)mutexA解鎖
	mutexA.release()

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

	# mutexB上鎖后，延時(shí)1秒，等待mutexA上鎖
	print("test2 ---do1---up---")
	time.sleep(1)
	# 此時(shí)會(huì)堵塞，因?yàn)閙utexB已經(jīng)上鎖
	mutexA.acquire()
	print("test2 ---do1---down---")
	mutexA.release()

	# 對(duì)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(huì)一直阻塞
解決方法
1、在程序編寫(xiě)時(shí)，就需要注意避免死鎖
2、可以參考銀行家算法

到此這篇關(guān)于淺談python多線(xiàn)程和多線(xiàn)程變量共享問(wèn)題介紹的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python 多線(xiàn)程變量共享內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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