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问为什么这个带有线程的Python代码具有竞争条件？
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Stack Overflow用户

提问于 2021-12-27 08:55:35

回答 2查看 632关注 0票数 7

此代码创建一个竞赛条件：

import threading

ITERS = 100000
x = [0]

def worker():
    for _ in range(ITERS):
        x[0] += 1  # this line creates a race condition
        # because it takes a value, increments and then writes
        # some inrcements can be done together, and lost

def main():
    x[0] = 0  # you may use `global x` instead of this list trick too
    t1 = threading.Thread(target=worker)
    t2 = threading.Thread(target=worker)
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()

for i in range(5):
    main()
    print(f'iteration {i}. expected x = {ITERS*2}, got {x[0]}')

输出：

$ python3 test.py
iteration 0. expected x = 200000, got 200000
iteration 1. expected x = 200000, got 148115
iteration 2. expected x = 200000, got 155071
iteration 3. expected x = 200000, got 200000
iteration 4. expected x = 200000, got 200000

Python3版本：

Python 3.9.7 (default, Sep 10 2021, 14:59:43) 
[GCC 11.2.0] on linux

我认为吉尔会阻止它，并且不允许两个线程一起运行，直到它们做一些与io相关的事情或者调用C库。至少这是您从医生们中得出的结论。

那么，GIL实际上是做什么的，线程何时并行运行？

python-3.x

gil

python

回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2021-12-27 09:23:52

更好地阅读医生们，我认为答案是：

CPython解释器用于确保一次只执行一个字节码的机制。这通过使对象模型(包括关键的内置类型(如dict) )隐式地避免并发访问，从而简化了CPython实现。锁定整个解释器使解释器更容易被多线程处理，而牺牲了多处理器机器提供的大部分并行性。然而，一些扩展模块，无论是标准的还是第三方的，都是为了在执行压缩或散列等计算密集型任务时释放GIL。同时，在执行I/O时，GIL总是被释放。

我不知道这个字节码的内部结构，但我猜这个字节码的每一行或每一个块都是单独执行的，其他线程也在等待(这使它慢了下来)。但有些行由多个块组成，并不是原子的。

如果运行dis.dis('x[0] += 1')，如下所示

          0 LOAD_NAME                0 (x)
          2 LOAD_CONST               0 (0)
          4 DUP_TOP_TWO
          6 BINARY_SUBSCR
          8 LOAD_CONST               1 (1)
         10 INPLACE_ADD
         12 ROT_THREE
         14 STORE_SUBSCR
         16 LOAD_CONST               2 (None)
         18 RETURN_VALUE

其中一些是以并发方式执行的，并使竞争条件成为可能。因此，吉尔只保证像list或dict这样的结构的内部不会被破坏。

票数 2

Stack Overflow用户

发布于 2022-09-13 06:44:39

根据我们最后的注释，这似乎已经用python version 3.10和更高的版本修复了(ubuntu，windows)。这个问题已经没有经验了。

然而，在其他情况下，种族条件是可以遵守的。例如：

import threading
import time
 
x = 10
 
def increment(by):
    global x
 
    local_counter = x
    local_counter += by
 
    time.sleep(1)
 
    x = local_counter
    print(f'{threading.current_thread().name} inc x {by}, x: {x}')
 
def main():
    # creating threads
    t1 = threading.Thread(target=increment, args=(5,))
    t2 = threading.Thread(target=increment, args=(10,))
   
    # starting the threads
    t1.start()
    t2.start()
   
    # waiting for the threads to complete
    t1.join()
    t2.join()
   
    print(f'The final value of x is {x}')
 
for i in range(10):
    main()

它产生了这样的结果：

Thread-56 (increment) inc x 10, x: 20Thread-55 (increment) inc x 5, x: 15
 
The final value of x is 15
Thread-57 (increment) inc x 5, x: 20Thread-58 (increment) inc x 10, x: 25
 
The final value of x is 25
Thread-60 (increment) inc x 10, x: 35Thread-59 (increment) inc x 5, x: 30
 
The final value of x is 30
Thread-61 (increment) inc x 5, x: 35
Thread-62 (increment) inc x 10, x: 40
The final value of x is 40
Thread-64 (increment) inc x 10, x: 50Thread-63 (increment) inc x 5, x: 45
 
The final value of x is 45

但是这里的解决方法是使用asyncio模块来控制代码流。

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/70493438

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