概述
最近被多线程给坑了下,没意识到类变量在多线程下是共享的,还有一个就是没意识到 内存释放问题,导致越累越大
1.python 类变量 在多线程情况 下的 是共享的
2.python 类变量 在多线程情况 下的 释放是不完全的
3.python 类变量 在多线程情况 下没释放的那部分 内存 是可以重复利用的
import threading import time class Test: cache = {} @classmethod def get_value(self, key): value = Test.cache.get(key, []) return len(value) @classmethod def store_value(self, key, value): if not Test.cache.has_key(key): Test.cache[key] = range(value) else: Test.cache[key].extend(range(value)) return len(Test.cache[key]) @classmethod def release_value(self, key): if Test.cache.has_key(key): Test.cache.pop(key) return True @classmethod def print_cache(self): print 'print_cache:' for key in Test.cache: print 'key: %d, value:%d' % (key, len(Test.cache[key])) def worker(number, value): key = number % 5 print 'threading: %d, store_value: %d' % (number, Test.store_value(key, value)) time.sleep(10) print 'threading: %d, release_value: %s' % (number, Test.release_value(key)) if __name__ == '__main__': thread_num = 10 thread_pool = [] for i in range(thread_num): th = threading.Thread(target=worker,args=[i, 1000000]) thread_pool.append(th) thread_pool[i].start() for thread in thread_pool: threading.Thread.join(thread) Test.print_cache() time.sleep(10) thread_pool = [] for i in range(thread_num): th = threading.Thread(target=worker,args=[i, 100000]) thread_pool.append(th) thread_pool[i].start() for thread in thread_pool: threading.Thread.join(thread) Test.print_cache() time.sleep(10)
总结
公用的数据,除非是只读的,不然不要当类成员变量,一是会共享,二是不好释放。
最后
以上就是贪玩海燕为你收集整理的Python下线程之间的共享和释放示例的全部内容,希望文章能够帮你解决Python下线程之间的共享和释放示例所遇到的程序开发问题。
如果觉得靠谱客网站的内容还不错,欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。
本图文内容来源于网友提供,作为学习参考使用,或来自网络收集整理,版权属于原作者所有。
发表评论 取消回复