Python多线程编程困惑: 线程间数据同步问题实例解析

原创 àì夳堔傛蜴生んèń 2025-03-19 21:39 93阅读 0赞

在Python多线程编程中，数据同步问题是常见的挑战。当多个线程同时访问和修改同一份数据时，如果没有适当的同步机制，就可能导致数据的不一致。

以下是一个简单例子来理解这个问题：

  1. import threading
  3. # 定义共享数据
  4. data = 0
  6. def worker_thread(n):
  7.     global data
  8.     # 修改共享数据
  9.     data += n
  10.     print(f"Thread {threading.current_thread().name}: Changed data to {data}")
  12. threads = []
  13. for i in range(5):
  14.     t = threading.Thread(target=worker_thread, args=(i,)))
  15.     threads.append(t)
  16.     t.start()
  18. # 等待所有线程完成
  19. for t in threads:
  20.     t.join()
  22. print("Final data:", data)

在这个例子中，每个线程（worker_thread）都会修改data变量。如果没有同步机制（如锁），那么多个线程可能会同时改变数据。

所以，要解决线程间数据同步问题，可以使用Python的内置同步原语，如threading.Lock()、queue.Queue()等，或者第三方库如asyncio等提供的多路复用机制。

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