多執行緒共享全域性變數以及鎖機制

眾多周知，使用多執行緒爬蟲以後我們的爬取速度就會大大增加，如上篇文章中演示的原本需要6秒的執行速度，在增加兩個執行緒以後只需要3秒就可以執行完成。但是，多執行緒並非是沒有問題的，下面我們來看看這個例子:

import threading

value =
0def
add_value()
:global value
for x in
range
(1000000):
value +=
1print
('value: %d'
% value)
defmain()
:for x in
range(2
):t = threading.thread(target=add_value)
t.start(
)if __name__ ==
'__main__'
:    main(
)

value: 1183626

value: 1267435

那是因為當我們的資料足夠大，執行次數足夠多的時候，執行緒就會把別的執行緒還沒有完成的資料就拿來自己用，所有就會出現結果不對的情況。那應該怎麼解決這個問題額，那就需要用到乙個叫「鎖」的東西，話不多說，立馬演示一遍大家就清楚了

import threading

value =
0glock = threading.lock(
)def
add_value()
:global value
glock.acquire(
)for x in
range
(1000000):
value +=
1    glock.release(
)print
('value: %d'
% value)
defmain()
:for x in
range(2
):t = threading.thread(target=add_value)
t.start(
)if __name__ ==
'__main__'
:    main(
)

value: 1000000

value: 2000000

多執行緒共享全域性變數以及鎖機制

多執行緒都是在同乙個程序中執行的。因此在程序中的全域性變數所有執行緒都是共享的，這就造成乙個問題，因為執行緒執行的順序是無序的，有可能會造成資料錯誤，為了解決這個問題，threading提供了乙個lock類，這個類可以在某個執行緒訪問某個變數時加鎖，其他執行緒此時不能進來，直到當前執行緒處理完後，把...

多執行緒共享變數 多執行緒共享全域性變數

1.多執行緒的執行順序是無序的 像2個人賽跑，乙個先跑乙個後跑，但根據每個人跑的速度不一樣，跑一半，二者可能跑在一起去了。2.又因為多執行緒是共享乙個全域性變數的，就導致資料容易被弄髒 假如老闆讓兩個員工寫兩個主題ppt，若這兩個人沒商量好，都做了同乙個主題的ppt，導致不但速度很慢，且這個ppt有...

7 多執行緒 全域性變數 共享全域性變數

多執行緒 全域性變數 共享全域性變數 多執行緒可以對全域性變數進行修改,修改後的結果會影響下乙個執行緒 程序不可以共享全域性變數,子程序是複製父程序的全域性變數,修改後互不影響 from threading import thread import time,random g num 100 def...