1.多线程共享全局变量问题:
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34import threading import time g_num = 0 def work1(num): global g_num #定义全局变量 #上锁,如果之前没有被上锁,那么此时上锁成功 for i in range(num): mutex.acquire() g_num += 1 mutex.release() print("work1 , g_num is %d " % g_num) def work2(num): global g_num for i in range(num): mutex.acquire() g_num += 1 mutex.release() print("work2 , g_num is %d " % g_num) print("线程创建之前:%d " % g_num) #创建一个互斥锁,默认是没有上锁的 mutex = threading.Lock() t1 = threading.Thread(target=work1,args=(100000,)) t1.start() t2 = threading.Thread(target=work2,args=(100000,)) t2.start() while len(threading.enumerate()) != 1: time.sleep(1) print("线程创建之后:%d " % g_num)
运行结果:
在代码区中,如果替换成如下代码,即锁的位置发生变化:
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5mutex.acquire() for i in range(num): g_num += 1 mutex.release()
运行结果为:
总结:虽然最终结果两者相同,但是运算过程却有差别。前者函数work1( )中,变量g_num会被上锁进行加1,也会出现解锁后,在函数work2( )中,变量g_num会被上锁进行加1,因此,第一步的出的值为不确定值。而后者在for循环之前上锁,则进行100000次g_num加1后才会解锁,因此结果第一步输出的为100000,但两者的结果是相同的,同为200000.
最后
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