在Python中,可以使用threading
模块来实现多线程共享变量。
下面是一个简单的例子,展示了如何使用多线程共享变量:
import threading
# 全局变量
counter = 0
def increment():
global counter
for _ in range(100000):
# 对共享变量加锁
with lock:
counter += 1
# 创建锁对象
lock = threading.Lock()
# 创建两个线程
thread1 = threading.Thread(target=increment)
thread2 = threading.Thread(target=increment)
# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()
# 等待线程结束
thread1.join()
thread2.join()
# 打印最终结果
print("Counter: ", counter)
在这个例子中,我们定义了一个全局变量counter
,并创建了两个线程来对其进行操作。increment
函数会循环100000次,并在每次循环中使用with lock
语句对共享变量进行加锁,以确保在修改共享变量时不会发生竞争条件。
在主线程中,我们启动了两个线程,并使用join
方法等待它们的结束。最后,我们打印出最终的计数器值。
需要注意的是,在多线程编程中,共享变量的并发访问可能导致竞争条件,因此需要使用锁或其他同步机制来保证共享变量的一致性。在Python中,threading.Lock
对象可以用来创建锁,并使用with
语句来自动管理锁的获取和释放。