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Python -在not线程中锁定全局变量

在Python中,在非线程中锁定全局变量是为了确保多个线程在访问和修改全局变量时的数据一致性和安全性。当多个线程同时访问和修改同一个全局变量时,可能会导致数据竞争和不确定的结果。

为了解决这个问题,可以使用线程锁(thread lock)来保护全局变量。线程锁是一种同步机制,它可以确保在任意时刻只有一个线程可以访问被锁定的代码块,其他线程需要等待锁释放后才能继续执行。

在Python中,可以使用threading模块提供的Lock类来实现线程锁。下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import threading

# 定义一个全局变量
global_var = 0

# 创建一个线程锁
lock = threading.Lock()

# 定义一个线程函数
def thread_func():
    global global_var

    # 在访问和修改全局变量之前先获取锁
    lock.acquire()
    try:
        # 修改全局变量
        global_var += 1
        print("Thread {}: global_var = {}".format(threading.current_thread().name, global_var))
    finally:
        # 释放锁
        lock.release()

# 创建多个线程并启动
for i in range(5):
    thread = threading.Thread(target=thread_func)
    thread.start()

在上述代码中,我们首先定义了一个全局变量global_var,然后创建了一个线程锁lock。在线程函数thread_func中,我们先通过lock.acquire()获取锁,然后修改全局变量global_var,最后通过lock.release()释放锁。

通过使用线程锁,我们可以确保每个线程在访问和修改全局变量时的安全性,避免了数据竞争和不一致的结果。

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