多线程共享全局变量以及由此带来的安全问题/day18

由于每个进程有自己独立的存储空间，而多个线程之间共享进程的存储内容，所以会出现下面的结果

代码1：

#多线程可以共享全局变量
g_num=100  #全局变量
def work1():
    global g_num
    for i in range(3):
        g_num=g_num+1
    print("In work1 gnu_m is %d"%(g_num))

def work2():
    global g_num
    for i in range(3):
        g_num=g_num+1
    print("In work2 gnu_m is %d"%(g_num))

from threading import Thread
if __name__ == '__main__':
    t1=Thread(target=work1)      #创建线程
    t1.start()
    t2=Thread(target=work2)
    t2.start()

结果如下：
"""
In work1 gnu_m is 103
In work2 gnu_m is 106
"""

代码2：

#进程有自己独立的资源，不实现资源共享，
#多进程之间内存独立不能共享全局变量，如果通信的话用Queue队列
g_num=100  #全局变量
def work1():
    global g_num
    for i in range(3):
        g_num=g_num+1
    print("In work1 gnu_m is %d"%(g_num))

def work2():
    global g_num
    for i in range(3):
        g_num=g_num+1
    print("In work2 gnu_m is %d"%(g_num))

from multiprocessing import Process
if __name__ == '__main__':
    t1=Process(target=work1)
    t1.start()
    t2=Process(target=work2)
    t2.start()

结果如下：
"""
In work2 gnu_m is 103    
In work1 gnu_m is 103
"""
#优点：线程之间的数据交互变的简单
#缺点：线程可以对全局变量进行修改，可能会造成数据混乱，即线程是非安全的

标签：__,全局变量,gnu,num,work1,work2,多线程,day18
来源： https://blog.csdn.net/qq_39112101/article/details/88539223