脚本专栏

python多线程共享变量的使用和效率方法
脚本专栏 2024/11/13 佚名
3 2

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,args=(8,))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
end=time.time()
print(n)
print(end-start)

执行结果：

18
0.7520430088043213

可见变量n从0变成了18，用时是0.75s，原因是计算机系统计算类似n=n+num是分两步计算的，先计算n+num的值放进内存中，然后再把计算的值赋值给n，正是这个间隙导致了变量出现“意外”。

这时候可以使用threading.Lock来把线程中的变量锁定，使用完再释放！

import threading,time
n=0
lock=threading.Lock()
start=time.time()
def b1(num):
 global n
 n=n+num
 n=n-num
def b2(num):
 for i in range(1000000):
  lock.acquire()#等待获取或获取修改变量的权限，并霸占它们
  b1(num)
  lock.release()#释放霸占的变量
t1=threading.Thread(target=b2,args=(5,))
t2=threading.Thread(target=b2,args=(8,))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
end=time.time()
print(n)
print(end-start)

执行结果：

0
3.335190773010254

虽然变量的值正确了，但慢了很多倍，效率大大的打折扣，多线程的优势也没凸显出来。

所以尽量使用局部变量来代替全局变量在线程中使用，这样可以避免效率的问题。

以上这篇python多线程共享变量的使用和效率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。

标签：
python,多线程,共享,变量
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
白云城资源网 Copyright www.dyhadc.com

评论“python多线程共享变量的使用和效率方法”

暂无“python多线程共享变量的使用和效率方法”评论...
www.dyhadc.com 白云城资源网
129,905影音资源
244,626技术资源
111,817软件资源
578,645站长资源

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 南强小屋 黑松山资源网 白云城资源网 更多链接
白云城资源网 Copyright www.dyhadc.com