Python中经常出现的并发和线程问题案例

原创缺乏、安全感 2024-12-18 14:27 23阅读 0赞

在Python中，由于GIL（全局解释器锁）的存在，多线程并不能实现真正的并行计算。以下是一些常见的Python并发线程问题案例：

1. **同步问题**：多个线程访问同一资源时会出现竞争状态。例如，多个线程同时修改一个列表元素。

```python
import threading

# 资源
list = [0]

def modify_list(i):
    list[i] += 1
    print(f"Thread {i}: List modified to {list[i]}")

threads = []
for i in range(3):
    t = threading.Thread(target=modify_list, args=(i,)))
    threads.append(t)
    
# 启动线程
for thread in threads:
    thread.start()

# 等待所有线程完成
for thread in threads:
    thread.join()
```

2. **死锁**：两个或多个线程相互等待对方释放资源，导致所有线程都无法继续执行。以下是一个简单的死锁例子：

```python
# 资源1和资源2
resource1 = [0]
resource2 = [1]

def acquire_resource(i, j):
    resource_i = list(resource_i))
    resource_j = list(resource_j))

if i == 0:
        resource_i[0] += 1
        print(f"Thread {j}: Acquired resource1")
    elif j == 1:
        resource_j[0] += 1
        print(f"Thread {i}: Acquired resource2"))
    
    return resource_i, resource_j

# 创建线程
threads = []
for i in range(3):
    t = threading.Thread(target=acquire_resource, args=(i, (0, 1))))  # 每个线程请求两个资源
    threads.append(t)

# 启动线程
for thread in threads:
    thread.start()

# 等待所有线程完成
for thread in threads:
    thread.join()
```

通过以上案例，你可以理解Python中多线程并发和线程管理的常见问题。

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