Python并发编程挑战：多线程竞争资源示例

原创 偏执的太偏执、 2025-02-02 12:03 51阅读 0赞

在Python中，多线程主要通过threading模块实现。然而，由于全局解释器锁（GIL）的存在，Python的多线程并不能实现真正的并行计算，而是以线程为单位交替执行。

下面是一个简单的Python并发编程挑战，模拟多线程竞争资源：

  1. import threading
  3. # 资源类，这里我们用一个简单计数器
  4. resource = threading.Lock()
  6. def worker_thread(num):
  7.     """工作线程"""
  8.     with resource:
  9.         # 竞争资源：增加计数器
  10.         num += 1
  11.         print(f"Thread {threading.current_thread().name}) Incremented: {num}")
  13. # 创建并启动工作线程
  14. threads = []
  15. for i in range(5):
  16.     t = threading.Thread(target=worker_thread, args=(i,)))
  17.     threads.append(t)
  18.     t.start()
  20. # 等待所有线程完成
  21. for thread in threads:
  22.     thread.join()

在这个例子中，我们创建了5个工作线程，每个线程都会竞争资源（这里是一个简单的计数器）并增加计数器的值。

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