Python 多线程，(全局变量)数据共享，threading.Lock() 互斥锁

GIL(全局解释器锁)是C语言版本的Python解释器中专有的，GIL的存在让多线程的效率变低(哪个线程抢到锁,就执行哪个线程)。在IO密集型程序中,多线程依然比单线程效率高(GIL通过IO阻塞自动切换多线程)。

解决GIL(全局解释器锁)的问题的三种方法：1、不要用C语言版本的Python解释器。2、让子线程运行其他语言代码(例如:主线程运行Python代码，子线程运行C语言代码(C语言的动态库))。3、多进程代替多线程(多进程可以利用多核CPU)。

 

demo.py（互斥锁）：

import threading
import time

# 定义一个全局变量
g_num = 0


def test1(num):
    global g_num  # 全局变量可以实现线程间数据共享。也可以通过传参实现

    for i in range(num):
        mutex.acquire()  # 上锁
        g_num += 1
        mutex.release()  # 解锁
    print("-----in test1 g_num=%d----" % g_num)


def test2(num):
    global g_num
    for i in range(num):
        mutex.acquire()  # 上锁
        g_num += 1
        mutex.release()  # 解锁
    print("-----in test2 g_num=%d=----" % g_num)


# 创建一个互斥锁，默认是没有上锁的
mutex = threading.Lock()


def main():
    t1 = threading.Thread(target=test1, args=(1000000,))
    t2 = threading.Thread(target=test2, args=(1000000,))

    t1.start()
    t2.start()

    # 等待上面的2个线程执行完毕....
    time.sleep(2)

    print("-----in main Thread g_num = %d---" % g_num)

if __name__ == "__main__":
    main()