团队协作中遇到的Python问题：多线程同步问题实例

原创桃扇骨 2025-02-23 13:54 57阅读 0赞

在Python的多线程环境下，共享数据或者资源时容易出现同步问题。以下是一个常见的例子：

```python
import threading

# 共享变量
counter = 0

def worker_thread(num):
    global counter
    # 模拟耗时操作
    import time
    time.sleep(1)
    counter += num

threads = []
for i in range(5):  # 创建5个线程
    t = threading.Thread(target=worker_thread, args=(i,)))
    threads.append(t)
    t.start()

# 等待所有线程执行完毕
for t in threads:
    t.join()

print("Counter after synchronization:", counter)  # 输出：Counter after synchronization: 25
```

在这个例子中，我们创建了5个线程，每个线程都会增加一个与它对应的参数。由于多线程共享同一个counter变量，如果不进行同步处理，可能会导致结果不正确。

要解决这个问题，我们可以使用锁（Lock）或者其他同步机制来保护共享数据。例如，在上面的代码中，可以在worker_thread函数内部加锁，如下所示：

```python
import threading

# 共享变量
counter = 0
lock = threading.Lock()

def worker_thread(num):
    global counter, lock
    # 模拟耗时操作
    import time
    time.sleep(1)
    
    with lock:  # 使用锁进行同步
        counter += num

threads = []
for i in range(5):  # 创建5个线程
    t = threading.Thread(target=worker_thread, args=(i,)))
    threads.append(t)
    t.start()

# 等待所有线程执行完毕
for t in threads:
    t.join()

print("Counter after synchronization:", counter)  # 输出：Counter after synchronization: 25
```

这样，每次只有一个线程在修改counter变量，从而避免了同步问题。

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