Python多线程并发执行问题：案例解析

原创 客官°小女子只卖身不卖艺 2025-02-21 12:36 26阅读 0赞

在Python中，多线程主要是通过threading模块来实现的。然而，在多线程并发执行时，可能会遇到一些问题，如资源竞争、死锁等。这里我们将通过一个简单的案例来进行解析。

案例：多个线程共享同一个列表

  1. import threading
  3. # 共享数据：一个列表
  4. shared_list = [1, 2, 3]
  6. def workerThread(index):
  7.     print(f"Worker Thread {index}: Accessing list: {shared_list[index]}}")
  9. threads = []
  10. for index in range(5):  # 创建5个线程
  11.     thread = threading.Thread(target=workerThread, args=(index,),))
  12.     threads.append(thread)
  13.     thread.start()
  15. # 等待所有线程完成
  16. for thread in threads:
  17.     thread.join()

问题解析：

  1. 资源竞争：多线程同时访问shared_list，可能会导致数据不一致或者死锁。

  2. 死锁：在这个案例中，如果一个线程在执行过程中依赖于其他线程尚未完成的操作，就可能出现死锁。

解决方法：

  • 使用锁/同步机制：例如使用Python的threading.Lock()来控制对列表的访问，以避免资源竞争和死锁。

  • 设置适当的超时：对于可能会导致死锁的情况，可以设置一个超时时间，在线程等待一段时间后自行放弃，降低死锁发生的概率。

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