Python 共享变量加锁、释放详解

一、共享变量

共享变量:当多个线程访问同一个变量的时候。会产生共享变量的问题。

例子:

import threading
sum = 0
loopSum = 1000000
def myAdd():
  global sum, loopSum
for i in range(1, loopSum):
  sum += 1
def myMinu():
  global sum, loopSum
for i in range(1, loopSum):
  sum -= 1
if __name__ == "__main__":
  print("Dont,,,,,,,{0}".format(sum))
t1 = threading.Thread(target = myAdd, args = ())
t2 = threading.Thread(target = myMinu, args = ())
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print("Done,,,,,,{0}".format(sum))

正如上面的结果可以看出:并不是我们期望的0,而是-286705,这就是因为我们共享变量了,同时对变量进行了操作,程序并不是原子的。

2.解决方案:使用“锁”,“信号灯”

(1)锁lock:是一个标志,表示一个线程在占用一些资源。

使用方式:先上锁,然后使用共享资源,放心的使用,最后再释放锁,即释放了这个变量。

锁哪个:哪个资源需要共享,那么就锁谁

import threading
sum = 0
loopSum = 1000000
lock = threading.Lock()
# 先生成一个锁的实例
def myAdd():
  global sum, loopSum
for i in range(1, loopSum):
  lock.acquire()# 这里申请了一把锁
sum += 1
lock.release()# 注意千万不要忘了释放锁
def myMinu():
  global sum, loopSum
for i in range(1, loopSum):
  lock.acquire()
sum -= 1
lock.release()
if __name__ == "__main__":
  print("Done,,,,,,,{0}".format(sum))
t1 = threading.Thread(target = myAdd, args = ())
t2 = threading.Thread(target = myMinu, args = ())
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print("Done,,,,,,{0}".format(sum))

正如我们所预料的加减的顺序无所谓,但最后是零和游戏,但是上面的那个例子,都也是加减顺序无所谓,但是有一点要知道会存在同时对变量的内存使用的情况,这就存在内存被错写的风险,所以最后结果不对,上面的不是零和游戏。

(2)线程的安全问题:

如果一个资源、变量,他对于多线程来讲,不用加锁,也不会引起任何问题,则称为线程安全;线程不安全的变量类型:list\set\dict;线程安全的变量类型:queue

二、源码

d25_1_shared_variable_and_lock.py

https://github.com/ruigege66/Python_learning/blob/master/d25_1_shared_variable_and_lock.py

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • python 多进程共享全局变量之Manager()详解

    Manager支持的类型有 list,dict,Namespace,Lock,RLock,Semaphore,BoundedSemaphore,Condition,Event,Queue,Value和Array. 但当使用Manager处理list.dict等可变数据类型时,需要注意一个陷阱,即Manager对象无法监测到它引用的可变对象值的修改,需要通过触发__setitem__方法来让它获得通知. 而触发__setitem__方法比较直接的办法就是增加一个中间变量,如同在C语言中交换两个变量

  • 基于python的多进程共享变量正确打开方式

    多进程共享变量和获得结果 由于工程需求,要使用多线程来跑一个程序.但是因为听说python的多线程是假的,于是使用多进程,反正任务需要共享的参数少. 查阅资料,发现实现多进程主要使用Multiprocessing,有两种方式,一种是Process,另一种是Pool. p = Process(target=fun,args=(args)) 再通过p.start()来启动一个子进程,通过p.join()方法来使得子进程运行结束后再执行父进程. 但是这样很烦,还要写个for 循环来开n个线程和join

  • 探究Python多进程编程下线程之间变量的共享问题

     1.问题: 群中有同学贴了如下一段代码,问为何 list 最后打印的是空值? from multiprocessing import Process, Manager import os manager = Manager() vip_list = [] #vip_list = manager.list() def testFunc(cc): vip_list.append(cc) print 'process id:', os.getpid() if __name__ == '__main_

  • python多线程共享变量的使用和效率方法

    python多线程可以使任务得到并发执行,但是有时候在执行多次任务的时候,变量出现"意外". import threading,time n=0 start=time.time() def b1(num): global n n=n+num n=n-num def b2(num): for i in range(1000000): b1(num) t1=threading.Thread(target=b2,args=(5,)) t2=threading.Thread(target=b2

  • 浅谈Python 多进程默认不能共享全局变量的问题

    主进程与子进程是并发执行的,进程之间默认是不能共享全局变量的(子进程不能改变主进程中全局变量的值).如果要共享全局变量需要用(multiprocessing.Value("d",10.0),数值)(multiprocessing.Array("i",[1,2,3,4,5]),数组)(multiprocessing.Manager().dict(),字典)(multiprocessing.Manager().list(range(5))).进程通信(进程之间传递数据)

  • Python 进程之间共享数据(全局变量)的方法

    进程之间共享数据(数值型): import multiprocessing def func(num): num.value=10.78 #子进程改变数值的值,主进程跟着改变 if __name__=="__main__": num=multiprocessing.Value("d",10.0) # d表示数值,主进程与子进程共享这个value.(主进程与子进程都是用的同一个value) print(num.value) p=multiprocessing.Proc

  • 浅谈python多进程共享变量Value的使用tips

    前言: 在使用tornado的多进程时,需要多个进程共享一个状态变量,于是考虑使用multiprocessing.Value(对于该变量的具体细节请查阅相关资料).在根据网上资料使用Value时,由于共享的是字符串,但网上介绍的都是整数或者字符,于是遇到了很多阻碍,通过查询官方文档得出了解决方案. 一.Value的构造函数: Value的初始化非常简单,直接类似Value('d', 0.0)即可,具体构造方法为: multiprocessing.Value(typecode_or_type, *

  • python多线程超详细详解

    python中的多线程是一个非常重要的知识点,今天为大家对多线程进行详细的说明,代码中的注释有多线程的知识点还有测试用的实例. import threading from threading import Lock,Thread import time,os ''' python多线程详解 什么是线程? 线程也叫轻量级进程,是操作系统能够进行运算调度的最小单位,它被包涵在进程之中,是进程中的实际运作单位. 线程自己不拥有系统资源,只拥有一点儿在运行中必不可少的资源,但它可与同属一个进程的其他线程

  • Python基础之进程详解

    一.前言 进程,一个新鲜的字眼,可能有些人并不了解,它是系统某个运行程序的载体,这个程序可以有单个或者多个进程,一般来说,进程是通过系统CPU 内核数来分配并设置的,我们可以来看下系统中的进程: 可以看到,360浏览器是真的皮,这么多进程啊,当然可以这样来十分清楚的看进程线程使用情况: 通过任务管理器中的资源监视器,是不是很厉害了,哈哈哈.讲完了这些,再说说用法. 二.基本用法 进程能干什么,这是我们要深思熟虑的事情.我们都知道一个程序运行会创建进程,所以程序在创建这些进程的时候,为了让它们更能

  • Python 文件操作的详解及实例

    Python 文件操作的详解及实例 一.文件操作 1.对文件操作流程 打开文件,得到文件句柄并赋值给一个变量 通过句柄对文件进行操作 关闭文件 现有文件如下: 昨夜寒蛩不住鸣. 惊回千里梦,已三更. 起来独自绕阶行. 人悄悄,帘外月胧明. 白首为功名,旧山松竹老,阻归程. 欲将心事付瑶琴. 知音少,弦断有谁听. f = open('小重山') #打开文件 data=f.read()#获取文件内容 f.close() #关闭文件 注意:if in the win,hello文件是utf8保存的,打

  • opencv3/python 鼠标响应操作详解

    鼠标回调函数: def setMouseCallback( windowName, #窗口名称 onMouse, #鼠标响应处理函数 param=None) #处理函数的ID event鼠标事件: event: EVENT_LBUTTONDBLCLK = 7 左键双击 EVENT_LBUTTONDOWN = 1 左键点击 EVENT_LBUTTONUP = 4 左键释放 EVENT_MBUTTONDBLCLK = 9 中间释放 EVENT_MBUTTONDOWN = 3 中间点击 EVENT_M

  • python爬虫selenium模块详解

    selenium模块 selenium基本概念 selenium优势 便捷的获取网站中动态加载的数据 便捷实现模拟登陆 selenium使用流程: 1.环境安装:pip install selenium 2.下载一个浏览器的驱动程序(谷歌浏览器) 3.实例化一个浏览器对象 基本使用 代码 from selenium import webdriver from lxml import etree from time import sleep if __name__ == '__main__': b

  • Python Tkinter之事件处理详解

    目录 事件绑定方法 常用事件类型 Event事件对象 事件处理,是 GUI 程序中不可或缺的重要组成部分,相比来说,控件只是组成一台机器的零部件, 而事件处理则是驱动这台机器“正常”运转的关键所在,它能够将零部件之间“优雅”的贯穿起来,因此“事件处理”可谓是 GUI 程序的“灵魂”,同时它也是实现人机交互的关键. 对于“事件”这一名词,在讲解控件时也偶尔提及过,在本节我们将对 Tkinter 中的事件处理机制做更为详细的介绍. 在一款 GUI 程序中,我们将用户对软件的操作统称为“事件”,比如鼠

  • Python数据结构之循环链表详解

    目录 0. 学习目标 1. 循环链表简介 2. 循环单链表实现 2.1 循环单链表的基本操作 2.2 简单的实现方法 2.3 循环单链表应用示例 2.4 利用循环单链表基本操作实现复杂操作 3. 循环双链表实现 3.1 循环双链表的基本操作 3.2 循环双链表应用示例 0. 学习目标 循环链表 (Circular Linked List) 是链式存储结构的另一种形式,它将链表中最后一个结点的指针指向链表的头结点,使整个链表头尾相接形成一个环形,使链表的操作更加方便灵活.我们已经介绍了单链表和双向

  • 关于Python中的闭包详解

    目录 1.闭包的概念 2.实现一个闭包 3.在闭包中外函数把临时变量绑定给内函数 4.闭包中内函数修改外函数局部变量 5.注意: 6.练习: 总结 1.闭包的概念 请大家跟我理解一下,如果在一个函数的内部定义了另一个函数,外部的我们叫他外函数,内部的我们叫他内函数.闭包: 在一个外函数中定义了一个内函数,内函数里运用了外函数的临时变量,并且外函数的返回值是内函数的引用.这样就构成了一个闭包.一般情况下,在我们认知当中,如果一个函数结束,函数的内部所有东西都会释放掉,还给内存,局部变量都会消失.但

  • 利用Python生成随机验证码详解

    目录 1.先搞环境 2.开始码代码 3. 加干扰 4. 加入更多的干扰 5. 验证码 + 随机字符 6. 验证码保存本地(选) 最近感觉被大数据定义成机器人了,随便看个网页都跳验证码. 怎么用python绕验证码是个令人头秃的事情, 我投降!那么今天手把手教大家如何写验证码,去为难别人,让他们头秃. 说错了,其实就是教大家如何通过python代码去生成验证码~~ 1.先搞环境 1.我们需要你电脑有python3.4以上的版本 2.pip安装PIL包 pip install pillow 3.默念

  • Python学习之迭代器详解

    目录 什么是迭代器 如何生成迭代器 迭代器函数 - iter() 函数 与 next() 函数 可迭代的对象 生成迭代器 迭代器的用法 - 演示案例 什么是迭代器 迭代是 python 中访问集合元素的一种非常强大的一种方式.迭代器是一个可以记住遍历位置的对象,因此不会像列表那样一次性全部生成,而是可以等到用的时候才生成,因此节省了大量的内存资源.迭代器对象从集合中的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完.迭代器有两个方法:iter()和 next()方法. 这么解释可能不太直观,我们以生活

随机推荐