【Python3 爬虫】U25_多线程爬虫之多线程共享全局变量及锁机制

1.共享全局变量

1.1 共享全局变量问题

在一个进程内的所有线程共享全局变量，很方便在多个线程之间共享数据，但是存在一个缺点，当线程无序执行的时候，会导致全局变量的混乱，导致数据错误。
例如：
假设两个线程t1和t2都要对全局变量g_num(默认是0)进行加1运算，t1和t2都各对g_num加10次，g_num的最终的结果应该为20。
但是由于是多线程同时操作，有可能出现下面情况：

• 在g_num=0时，t1取得g_num=0。此时系统把t1调度为"sleeping"状态，把t2转换为"running"状态，t2也获得g_num=0
• 然后t2对得到的值进行加1并赋给g_num，使得g_num=1
• 然后系统又把t2调度为”sleeping”，把t1转为”running”。线程t1又把它之前得到的0加1后赋值给g_num。
• 这样导致虽然t1和t2都对g_num加1，但结果仍然是g_num=1

1.2 示例

import threading
num = 0

def get_num():
    global num
    for i in range(1000000):
        num += 1
    print("num的值为：%d" %num)

def main():
    # 启动2个线程对执行函数get_num
    for x in range(2):
        t = threading.Thread(target=get_num)
        t.start()
   
if __name__ == ‘__main__‘:
    main()

本次执行结果：（每次执行结果都不一样）
num的值为：1104111
num的值为：1185898

从上述结果可以看到，两次的和按照常理来说应该是2000000，但实际却不是，说明出现了线程安全问题。

3.锁机制

对于上述问题，结论是：如果多个线程同时对同一个全局变量操作，会出现资源竞争问题，从而数据结果会不正确
那么如何来解决这个问题呢？
我们可以将上述函数的调用加上一把锁，比如线程1准备执行这个函数，那么先把这个函数锁起来，此时，就不允许其他线程来操作，如果要操作，不好意思，得等我执行完，不然，没门。这样就可以保证每次执行函数的时候，全局变量不会同时被2个线程拿到，就解决了资源争夺问题了。下面是具体的代码示例：

import threading
num = 0
g_lock = threading.Lock()
def get_num():
    global num
    g_lock.acquire()
    for i in range(1000000):
        num += 1
    g_lock.release()
    print("num的值为：%d" %num)

def main():
    # 启动2个线程对执行函数get_num
    for x in range(2):
        t = threading.Thread(target=get_num)
        t.start()

if __name__ == ‘__main__‘:
    main()

执行结果：

num的值为：1000000
num的值为：2000000

【Python3 爬虫】U25_多线程爬虫之多线程共享全局变量及锁机制

原文：https://www.cnblogs.com/OliverQin/p/12632095.html