Python并发编程中容易忽视的问题及其案例

原创红太狼 2025-02-18 19:24 43阅读 0赞

在Python的并发编程中，确实存在一些容易被忽视的问题。下面我列举几个常见问题及其案例：

1. **全局变量**：多线程环境下，对同一个全局变量进行修改可能会导致数据不一致。

```python
import threading

count = 0  # 全局变量

def increment():
    global count
    count += 1

threading.Thread(target=increment).start()

# 可能出现的问题：
# - 线程1和线程2都尝试修改count，可能会导致count的值错误。
```

2. **锁**：Python中没有内置的互斥锁，需要通过` threading.Lock() `手动创建。如果不正确使用锁，可能导致线程阻塞。

```python
import threading

lock = threading.Lock()

def acquire_lock():
    lock.acquire()
    print("Lock acquired.")

def release_lock():
    lock.release()
    print("Lock released.")

threading.Thread(target=acquire_lock).start()
threading.Thread(target=release_lock).start()

# 可能出现的问题：
# - 如果线程1先于线程2调用`lock.acquire()`，那么线程2可能永远无法获取锁。
```

3. **死锁**：在多个线程相互等待对方释放资源时，可能会发生死锁。避免死锁的方法通常包括设置超时和合理的线程间依赖。

```python
import threading

lock1 = threading.Lock()
lock2 = threading.Lock()

def acquire_locks():
    lock1.acquire()  # 线程1先获取锁1
    print("Lock1 acquired.")
    
    lock2.acquire()  # 线程2在锁1被释放后尝试获取锁2
    print("Lock2 acquired.")

def release_locks():
    lock1.release()
    print("Lock1 released.")

threading.Thread(target=acquire_locks).start()
threading.Thread(target=release_locks).start()

# 正确的示例：
# - 线程1先获取锁1，然后释放锁1，等待线程2。
# - 当线程2在等待锁1时，锁1被释放。此时线程2可以获取锁2并执行相应的操作。

综上所述，在编写Python并发程序时，需要注意全局变量的使用、锁的正确管理以及避免死锁的发生。

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