Python多线程并发挑战：线程同步问题实例

原创 绝地灬酷狼 2025-03-07 22:45 33阅读 0赞

在Python的多线程环境下，线程同步问题是常见且复杂的。下面我们将通过一个实例来解释这类问题。

假设我们有一个简单的任务，每个线程都需要从列表中取出一个元素进行操作：

  1. import threading
  3. # 任务列表
  4. task_list = [1, 2, 3]
  6. def worker(task_index):
  7.     task = task_list[task_index]
  8.     # 操作任务
  9.     print(f"Worker {threading.current_thread().name} processing task {task}.")
  11. # 创建并启动线程
  12. threads = []
  13. for i in range(3):  # 每个线程处理一个任务
  14.     thread = threading.Thread(target=worker, args=(i,)))
  15.     threads.append(thread)
  16.     thread.start()

在这个例子中，我们创建了三个线程，每个线程都会尝试从任务列表中取出一个元素进行操作。然而，由于Python的全局解释器锁（GIL）的存在，这些线程并不能真正意义上的并发执行。

要解决这个问题，通常我们会使用线程池、进程通信（如队列或共享内存）或者使用无锁数据结构来实现真正的并行处理。

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