小編這次要給大家分享的是如何實現Python多線程共享變量，文章內容豐富，感興趣的小伙伴可以來了解一下，希望大家閱讀完這篇文章之后能夠有所收獲。
多線程-共享全局變量
#coding=utf-8
from threading import Thread
import time
g_num = 100
def work1():
global g_num
for i in range(3):
g_num += 1
print("----in work1, g_num is %d---"%g_num)
def work2():
global g_num
print("----in work2, g_num is %d---"%g_num)
print("---線程創建之前g_num is %d---"%g_num)
t1 = Thread(target=work1)
t1.start()
#延時一會，保證t1線程中的事情做完
time.sleep(1)
t2 = Thread(target=work2)
t2.start()執行如下：
[root@server01 many_task]# python test5.py
---線程創建之前g_num is 100---
----in work1, g_num is 103---
----in work2, g_num is 103---
[root@server01 many_task]#
從上面兩個線程執行的結果來看，線程t1將 g_num 加到 103，在線程t2也是打印g_num=103。所以對于兩個線程，g_num這個全局變量是共享的。
列表當做實參傳遞到線程中
#coding=utf-8
from threading import Thread
import time
def work1(nums):
nums.append(44)
print("----in work1---",nums)
def work2(nums):
#延時一會，保證t1線程中的事情做完
time.sleep(1)
print("----in work2---",nums)
g_nums = [11,22,33]
t1 = Thread(target=work1, args=(g_nums,))
t1.start()
t2 = Thread(target=work2, args=(g_nums,))
t2.start()運行如下：
[root@server01 many_task]# python test6.py
('----in work1---', [11, 22, 33, 44])
('----in work2---', [11, 22, 33, 44])
總結：
在一個進程內的所有線程共享全局變量，很方便在多個線程間共享數據
缺點就是，線程是對全局變量隨意遂改可能造成多線程之間對全局變量的混亂（即線程非安全）
多線程-共享全局變量問題
多線程開發可能遇到的問題
假設兩個線程t1和t2都要對全局變量g_num(默認是0)進行加1運算，t1和t2都各對g_num加10次，g_num的最終的結果應該為20。
但是由于是多線程同時操作，有可能出現下面情況：
在g_num=0時，t1取得g_num=0。此時系統把t1調度為”sleeping”狀態，把t2轉換為”running”狀態，t2也獲得g_num=0
然后t2對得到的值進行加1并賦給g_num，使得g_num=1
然后系統又把t2調度為”sleeping”，把t1轉為”running”。線程t1又把它之前得到的0加1后賦值給g_num。
這樣導致雖然t1和t2都對g_num加1，但結果仍然是g_num=1
編寫代碼測試如下：
[root@server01 many_task]# vim test4.py
#coding=utf-8
import threading
from time import sleep,ctime
# 初始化g_num
g_num = 0
def add_func1(num):
global g_num
for i in range(num):
g_num += 1
print("add_func1，第%d次，g_num等于%d" % (i,g_num))
#sleep(0.5)
def add_func2(num):
global g_num
for i in range(num):
g_num += 1
print("add_func2，第%d次，g_num等于%d" % (i,g_num))
#sleep(0.5)
def main():
# 執行線程
t1 = threading.Thread(target=add_func1,args=(100,))
t2 = threading.Thread(target=add_func2,args=(100,))
t1.start()
t2.start()
# 判斷當線程存在，則等待1秒
while len(threading.enumerate()) > 1:
sleep(1)
print("2個線程對同一個全局變量操作之后的最終結果是:%s" % g_num)
if __name__ == '__main__':
main()執行如下：
add_func2，第96次，g_num等于197
add_func2，第97次，g_num等于198
add_func2，第98次，g_num等于199
add_func2，第99次，g_num等于200
2個線程對同一個全局變量操作之后的最終結果是:200
[root@server01 many_task]#
兩個線程雖然執行很快，但是g_num恰好就是100+100=200的結果，是正確的。不過，這個數量少，可能看不出問題來。
測試示例2
[root@server01 many_task]# vim test7.py
def work1(num):
global g_num
for i in range(num):
g_num += 1
print("----in work1, g_num is %d---"%g_num)
def work2(num):
global g_num
for i in range(num):
g_num += 1
print("----in work2, g_num is %d---"%g_num)
print("---線程創建之前g_num is %d---"%g_num)
t1 = threading.Thread(target=work1, args=(10000000,))
t1.start()
t2 = threading.Thread(target=work2, args=(10000000,))
t2.start()
while len(threading.enumerate()) != 1:
time.sleep(1)
print("2個線程對同一個全局變量操作之后的最終結果是:%s" % g_num)運行如下：
[root@server01 many_task]# python test7.py
---線程創建之前g_num is 0---
----in work1, g_num is 11977799---
----in work2, g_num is 19108796---
2個線程對同一個全局變量操作之后的最終結果是:19108796
[root@server01 many_task]#
正確的結果應該是：20000000
結論
如果多個線程同時對同一個全局變量操作，會出現資源競爭問題，從而數據結果會不正確
看完這篇關于如何實現Python多線程共享變量的文章，如果覺得文章內容寫得不錯的話，可以把它分享出去給更多人看到。
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