Python_关于多线程下变量赋值取值的一点研究

关于多线程下变量赋值取值的一点研究

by:授客 QQ：1033553122

1．代码实践1

#!/usr/bin/env python
#
-*- coding:utf-8 -*-

__author__
=
'shouke'

#!/usr/bin/env
python
#
-*- coding:utf-8 -*-

import

threading
import

time

class

TestClass:
    def

__init__(self,
num):
        self.num
= num

global_var
=
0
def

testfn(num, obj):
    global
 global_var
    global_var
= num
    local_var
= num *
2
    obj.num
= num *
2
    time.sleep(5)

print("thread
id:",
threading.get_ident(),
'num:',
num,
'obj.num:',
obj.num,
'local_var:',
local_var,
'global_var:',
global_var)

for

i
in
range(0,

5):
    #
# 多线程执行性能监控
    thread
= threading.Thread(target=testfn,
                              name="testfn"+str(i),
                              args=(i,
TestClass(i)))
    thread.start()

 

结论：

1、如下，通过args给线程即将调用函数(为方便描述，暂且称它为
“线程函数”)传递参数，可以做到每个线程都使用各自的参数去调用线程函数。

thread = threading.Thread(target=testfn,
                              name="testfn"+str(i),
                              args=(i,
TestClass(i)))

2、如下，线程函数里的局部变量(例中除去global_var之外的变量)，都存储在栈内存中，而每个线程都有自己的栈内存，彼此独立，所以，每个线程对局部变量的赋值，读取操作互不影响。也就是说，多线程并发的情况下，局部变量是“安全”的，而全局变量存储在堆内存中，堆内存为所有线程共享，对所有线程都是可见的，所以两个以上的线程访问全局变量时，就会出现所谓的“不安全”，如下，第一个线程访问了全局变量 global_var，赋值为对应的num，然后中间sleep了5秒，在此期间，另一个线程访问了全局变量，赋值为另一个num，然后第一个线程醒来了，发现全局变量 global_var
已经不是它要的值了。

def
testfn(num, obj):
    global
 global_var
    global_var
= num
    local_var
= num *
2
    obj.num
= num *
2
    time.sleep(5)

2．代码实践2

#!/usr/bin/env python
#
-*- coding:utf-8 -*-

import

threading
import

time

thread_local_obj
= threading.local()

class

TestClass:
    def

__init__(self,
num):
        self.num
= num

global_var
=
0
def

testfn(num, obj):
    global
 global_var
    global_var
= num
    local_var
= num *
2
    obj.num
= num *
2

thread_local_obj.obj
= obj
    time.sleep(5)

other_task()

print("thread
id:",
threading.get_ident(),
'num:',
num,
'obj.num:',
obj.num,
'local_var:',
local_var,
'global_var:',
global_var)

def

other_task():
    print("thread
id:",
threading.get_ident(),
'obj.num:',
thread_local_obj.obj.num ,
threading.currentThread().name)

for

i
in
range(0,

5):
    #
# 多线程执行性能监控
    thread
= threading.Thread(target=testfn,
                              name="testfn"+str(i),
                              args=(i,
TestClass(i)))
    thread.start()

如上，线程函数中调用了另一个函数，我们希望在这个函数中做些操作，比如读取和线程关联的对象的属性值、修改属性值，这个按常规思维也可以通过传递函数参数来实现，  如下

other_task(obj):

print(obj.num)

问题是，线程函数里可能会调用多个函数，被调用的每个函数也可能会调用多个函数，所有这些函数都可能用到线程关联的对像，这样的话，需要逐层传递参数，很麻烦

解决方案：

创建全局对象，如下

thread_local_obj = threading.local()

然后在 线程函数
里通过
thread_local_obj.attr
= xxx 的方式，绑定线程关联的东西，其它地方使用时，会自动匹配与线程关联的值