python 多线程共享全局变量的优劣_Python

一、多线程共享全局变量

首先我们来回忆下在函数中修改全局变量的情况。

在一个函数中，对全局变量进行修改的时候，到底是否需要使用 global 进行说明，要看是否对全局变量的执行指向进行了修改。

如果修改了执行指向，即让全局变量指向了一个新的地方，那么必须使用 global。

如果仅仅是修改了指向的空间中的数据，此时不是必须要使用 global。

我们来看一个例子，在这个例子中，让一个子线程对全局变量 +1 操作，另一个子线程只打印全局变量，看看数据是否共享。

				?

									from threading import Thread

									import time

									g_num = 100

									def work1():

									  global g_num

									  g_num += 1

									  print("----in work1, g_num is %d---" % g_num)

									def work2():

									  print("----in work2, g_num is %d---" % g_num)

									def main():

									  print("---线程创建之前g_num is %d---" % g_num)

									  t1 = Thread(target=work1)

									  t1.start()

									  # 延时一会，保证t1线程中的事情做完

									  time.sleep(1)

									  t2 = Thread(target=work2)

									  t2.start()

									  time.sleep(1)

									  print("---线程创建之后g_num is %d---" % g_num)

									if __name__ == "__main__":

									  main()

如果子线程2打印出来的结果是100，说明全局变量不共享。

如果子线程2打印出来的数据是101，说明全局变量共享。

运行结果：

---线程创建之前g_num is 100---
----in work1, g_num is 101---
----in work2, g_num is 101---
---线程创建之后g_num is 101---

上面的例子说明，多线程是共享全局变量的。

二、列表当做实参传递到线程中

在上面，我们验证了多线程之间是共享全局变量的。

我们也可以将变量当作实参传递到线程中，来验证多线程中是共享数据的。

				?

									from threading import Thread

									import time

									def work1(nums):

									  nums.append(44)

									  print("----in work1---", nums)

									def work2(nums):

									  print("----in work2---", nums)

									g_nums = [11, 22, 33]

									t1 = Thread(target=work1, args=(g_nums,))

									t1.start()

									# 延时一会，保证t1线程中的事情做完

									time.sleep(1)

									t2 = Thread(target=work2, args=(g_nums,))

									t2.start()