python多線程可以使任務得到并發執行，但是有時候在執行多次任務的時候，變量出現“意外”。
import threading,time
n=0
start=time.time()
def b1(num):
global n
n=n+num
n=n-num
def b2(num):
for i in range(1000000):
b1(num)
t1=threading.Thread(target=b2,args=(5,))
t2=threading.Thread(target=b2,args=(8,))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
end=time.time()
print(n)
print(end-start)
執行結果：
18
0.7520430088043213
可見變量n從0變成了18，用時是0.75s，原因是計算機系統計算類似n=n+num是分兩步計算的，先計算n+num的值放進內存中，然后再把計算的值賦值給n，正是這個間隙導致了變量出現“意外”。
這時候可以使用threading.Lock來把線程中的變量鎖定，使用完再釋放！
import threading,time
n=0
lock=threading.Lock()
start=time.time()
def b1(num):
global n
n=n+num
n=n-num
def b2(num):
for i in range(1000000):
lock.acquire()#等待獲取或獲取修改變量的權限，并霸占它們
b1(num)
lock.release()#釋放霸占的變量
t1=threading.Thread(target=b2,args=(5,))
t2=threading.Thread(target=b2,args=(8,))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
end=time.time()
print(n)
print(end-start)
執行結果：
0
3.335190773010254
雖然變量的值正確了，但慢了很多倍，效率大大的打折扣，多線程的優勢也沒凸顯出來。
所以盡量使用局部變量來代替全局變量在線程中使用，這樣可以避免效率的問題。
以上這篇python多線程共享變量的使用和效率方法就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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