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，把鎖釋放後，其他想執行緒才能進來處理。

示例**如下：

#encoding: utf-8

import threading
value = 0
glock = threading.lock()
def add_value():
global value #引用全域性變數value
glock.acquire()  #加鎖，在全域性變數改變運用
for x in range(10000000):
value +=1
glock.release()  #解鎖
print('value:%d'%value)
def main():
for x in range(2):
t = threading.thread(target=add_value())
t.start()
if __name__ == '__main__':
main()

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 valu...

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...