Python多线程数据交互的方法主要有两种：全局变量和共享内存，下面详细介绍这两种方法，并提供相关问题与解答。
全局变量
1、1 简介
全局变量是在程序的整个运行过程中都存在的变量，它可以被多个线程访问和修改，在Python中，可以使用global关键字声明全局变量。
1、2 使用方法
import threading
定义全局变量
global_data = 0
定义线程函数
def thread_function():
global global_data
for _ in range(10000):
global_data += 1
print("线程 {} 将全局变量加到 {}".format(threading.current_thread().name, global_data))
创建线程
t1 = threading.Thread(target=thread_function, name="Thread-1")
t2 = threading.Thread(target=thread_function, name="Thread-2")
启动线程
t1.start()
t2.start()
等待线程结束
t1.join()
t2.join()
print("最终全局变量的值为：{}".format(global_data))
1、3 优缺点
优点：简单易用，不需要额外的数据结构。
缺点：容易引发数据竞争和不一致的问题，需要使用锁来保护共享数据。
共享内存
2、1 简介
共享内存是一种让多个进程或线程访问同一块内存空间的方法，在Python中，可以使用multiprocessing模块中的Value和Array类实现共享内存。
2、2 使用方法
import multiprocessing
import time
定义共享内存变量的类型和初始值
shared_int = multiprocessing.Value('i', 0)
shared_float = multiprocessing.Array('f', [0.0])
定义线程函数
def thread_function():
global shared_int, shared_float
for _ in range(10000):
shared_int.value += 1
shared_float[0] += 1.0
print("线程 {} 将共享整数加到 {},共享浮点数加到 {}".format(threading.current_thread().name, shared_int.value, shared_float[0]))
time.sleep(0.1)
创建线程
t1 = threading.Thread(target=thread_function, name="Thread-1")
t2 = threading.Thread(target=thread_function, name="Thread-2")
启动线程
t1.start()
t2.start()
等待线程结束
t1.join()
t2.join()
print("最终共享整数的值为：{}".format(shared_int.value))
print("最终共享浮点数的值为：{}".format(shared_float[0]))
2、3 优缺点
优点：避免了数据竞争和不一致的问题，提高了数据的安全性和可靠性，但是需要额外的数据结构和管理共享内存的复杂性。
原创文章，作者：K-seo，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.cn/ask/213843.html
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