Python線程之認(rèn)識線程安全?
一、什么是線程安全？
線程安全，名字就非常直接，在多線程情況下是安全的，多線程操作上的安全。
比如一個計算加法的函數(shù)，不管是一千個還是一萬個線程，我們希望它執(zhí)行的結(jié)果總是正確的，1+1 必須永遠(yuǎn)等于2, 而不是線程少的時候1+1 變成3或者4了。
通常我們都用線程安全來修飾一個類，修飾一個函數(shù)：
我們會說我設(shè)計的這個類是線程安全的
這意味著，在多線程環(huán)境下，同時調(diào)用這個類的函數(shù)不會出現(xiàn)函數(shù)設(shè)置預(yù)期之外的異常（上述的1+1=3的情況）
二、在Python中有哪些類是線程安全的？
dict 和 list，tuple這些都是線程安全。
它們是被全局解釋器保障了，這個鎖：GIL（全局解釋器鎖）確保了任何時候只能有一個線程執(zhí)行相應(yīng)操作的字節(jié)碼。參考
但是這番話也是說的不清不楚的。
現(xiàn)在我們拿轉(zhuǎn)賬來解析吧：
xuewei_account = dict()
xuewei_account['amount'] = 100
# amount為負(fù)數(shù)即是轉(zhuǎn)出金額
def transfer(money):
xuewei_account['amount'] += money如上，代碼為一個函數(shù)對jb_account（賬戶）進(jìn)行轉(zhuǎn)入金額操作。
這里用了dict類型，GIL會保證只有一個線程操作賬戶。
下面是多個線程進(jìn)行操作的代碼：
import random
import threading
import datetime
import time
xuewei_account = dict()
xuewei_account['amount'] = 100
# amount為負(fù)數(shù)即是轉(zhuǎn)出金額
def transfer(money):
xuewei_account['amount'] += money
# 創(chuàng)建4個任務(wù)給重復(fù)學(xué)委賬戶轉(zhuǎn)賬
threads = []
for i in range(200):
t1 = threading.Thread(target=lambda: transfer(-1))
threads.append(t1)
t2 = threading.Thread(target=lambda: transfer(1))
threads.append(t2)
for t in threads:
t.start()
# 這次不用sleep了，用join來等待所有線程執(zhí)行完畢
# join函數(shù)必須線程start后才能調(diào)用，否則出錯。
for t in threads:
t.join()
print("-" * 16)
print("活躍線程數(shù):", threading.active_count())
print("活躍線程:", threading.current_thread().name)
print("學(xué)委賬戶余額：", xuewei_account)
這段代碼運(yùn)行的輸出結(jié)果正常，因為是反復(fù)+1/-1，最后肯定是恢復(fù)原賬戶余額。
雖然多個線程，但是每個線程只對xuewei_account進(jìn)行一次讀寫，這時候dict是安全的。
但是我們把賦值修改dict的操作變多之后（特別是一個線程內(nèi)反復(fù)多次獲取值然后修改），像下面的代碼：
import random
import threading
import datetime
import time
xuewei_account = dict()
xuewei_account['amount'] = 100
# amount為負(fù)數(shù)即是轉(zhuǎn)出金額
def transfer(money):
? ? for i in range(100000):
? ? ? ? xuewei_account['amount'] = xuewei_account['amount'] + money
# 創(chuàng)建400個任務(wù)重復(fù)給學(xué)委賬戶轉(zhuǎn)賬
threads = []
for i in range(200):
? ? t1 = threading.Thread(target=lambda: transfer(-1))
? ? threads.append(t1)
? ? t2 = threading.Thread(target=lambda: transfer(1))
? ? threads.append(t2)
for t in threads:
? ? t.start()
for t in threads:
? ? t.join()
print("-" * 16)
print("活躍線程數(shù):", threading.active_count())
print("活躍線程:", threading.current_thread().name)
print("學(xué)委賬戶余額：", xuewei_account)這是某一次運(yùn)行結(jié)果（不保證每次acount的數(shù)值一樣）：
我們看到dict還是扛不住多個線程反復(fù)的寫操作。
這里區(qū)別是：每個線程只對xuewei_account進(jìn)行大量讀寫，雖然dict是安全的，但是多個線程中間穿插修改了account，程序方法棧出現(xiàn)操作到舊值（看下面的圖）。
主要是下面這段代碼：
xuewei_account[‘a(chǎn)mount'] += money # 即是 xuewei_account[‘a(chǎn)mount'] = xuewei_account[‘a(chǎn)mount']+ money
再一步抽象簡化可以寫成：
a = a + b
每個線程都執(zhí)行 +b 操作，最后a的值應(yīng)該是a+2b。
上面的操作意味這下面的情況發(fā)生了：
在某個線程中可能出現(xiàn)某一個線程T1獲取了a值 ，準(zhǔn)備加上b。
另外一個線程T2已經(jīng)完成了a+b操作，把a(bǔ)的值變成了a+b了。
但是接下來T1 拿了a的值再執(zhí)行a+b操作，把a(bǔ)的值變成a+b。
這樣就少加了一個b，本來最后結(jié)果是a+2b 的變成了 a+b（因為T1拿了a的舊值，中間T2執(zhí)行完，T1才繼續(xù)執(zhí)行）
當(dāng)然實際多線程之間交互比上圖還要隨機(jī)。
三、如何做到真正線程安全？
dict讀取數(shù)據(jù)是線程安全，但是被反復(fù)讀寫就容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)混亂。
如果我們要設(shè)計一個線程安全的函數(shù)，那么它必須不涉及任何共享變量或者是完全沒有狀態(tài)依賴的函數(shù)
def thread_safe_method(): ? ? pass
1.無狀態(tài)函數(shù)
比如下面的加法函數(shù)，不管多少個線程調(diào)用，返回值永遠(yuǎn)是預(yù)期的a+b。
def add(a, b): ? ? return a + b
2.另一種 化繁為簡
許我們可以把多線程轉(zhuǎn)換為單線程，這個需要一個線程安全的媒介。
到此這篇關(guān)于Python線程之認(rèn)識線程安全 的文章就介紹到這了,更多相關(guān)認(rèn)識Python線程安全 內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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