时间:2021-05-22
一、多线程共享全局变量
首先我们来回忆下在函数中修改全局变量的情况。
在一个函数中,对全局变量进行修改的时候,到底是否需要使用 global 进行说明,要看是否对全局变量的执行指向进行了修改。
如果修改了执行指向,即让全局变量指向了一个新的地方,那么必须使用 global。
如果仅仅是修改了指向的空间中的数据,此时不是必须要使用 global。
我们来看一个例子,在这个例子中,让一个子线程对全局变量 +1 操作,另一个子线程只打印全局变量,看看数据是否共享。
from threading import Threadimport timeg_num = 100def work1(): global g_num g_num += 1 print("----in work1, g_num is %d---" % g_num)def work2(): print("----in work2, g_num is %d---" % g_num)def main(): print("---线程创建之前g_num is %d---" % g_num) t1 = Thread(target=work1) t1.start() # 延时一会,保证t1线程中的事情做完 time.sleep(1) t2 = Thread(target=work2) t2.start() time.sleep(1) print("---线程创建之后g_num is %d---" % g_num)if __name__ == "__main__": main()如果子线程2打印出来的结果是100,说明全局变量不共享。
如果子线程2打印出来的数据是101,说明全局变量共享。
运行结果:
---线程创建之前g_num is 100---
----in work1, g_num is 101---
----in work2, g_num is 101---
---线程创建之后g_num is 101---
上面的例子说明,多线程是共享全局变量的。
二、列表当做实参传递到线程中
在上面,我们验证了多线程之间是共享全局变量的。
我们也可以将变量当作实参传递到线程中,来验证多线程中是共享数据的。
from threading import Threadimport timedef work1(nums): nums.append(44) print("----in work1---", nums)def work2(nums): print("----in work2---", nums)g_nums = [11, 22, 33]t1 = Thread(target=work1, args=(g_nums,))t1.start()# 延时一会,保证t1线程中的事情做完time.sleep(1)t2 = Thread(target=work2, args=(g_nums,))t2.start()运行结果:
----in work1--- [11, 22, 33, 44]
----in work2--- [11, 22, 33, 44]
那为什么多个线程之间要共享全局变量,有什么好处么?
因为多任务往往配合使用。
在一个进程内的所有线程共享全局变量,就可以很方便在多个线程间共享数据。
缺点就是,线程是对全局变量随意修改可能造成多线程之间对全局变量的混乱(即线程非安全)。
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python多线程和多进程区别是: 1、多线程可以共享全局变量,而多进程是不能的。 2、多线程中,所有子线程的进程号相同;多进程中不同的子进程进程号不同。
多线程-共享全局变量#coding=utf-8fromthreadingimportThreadimporttimeg_num=100defwork1():gl
本文实例讲述了Python进程,多进程,获取进程id,给子进程传递参数操作。分享给大家供大家参考,具体如下:线程与线程之间共享全局变量,进程之间不能共享全局变量
在多线程环境下,每个线程都有自己的数据。一个线程使用自己的局部变量比使用全局变量好,因为局部变量只有线程自己能看见,不会影响其他线程,而全局变量的修改必须加锁。
Python多进程默认不能共享全局变量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