python 多线程共享全局变量的优劣

一、多线程共享全局变量

首先我们来回忆下在函数中修改全局变量的情况。

在一个函数中，对全局变量进行修改的时候，到底是否需要使用 global 进行说明，要看是否对全局变量的执行指向进行了修改。

如果修改了执行指向，即让全局变量指向了一个新的地方，那么必须使用 global。

如果仅仅是修改了指向的空间中的数据，此时不是必须要使用 global。

我们来看一个例子，在这个例子中，让一个子线程对全局变量 +1 操作，另一个子线程只打印全局变量，看看数据是否共享。

from threading import Threadimport timeg_num = 100def work1(): global g_num g_num += 1 print('----in work1, g_num is %d---' % g_num)def work2(): print('----in work2, g_num is %d---' % g_num)def main(): print('---线程创建之前g_num is %d---' % g_num) t1 = Thread(target=work1) t1.start() # 延时一会，保证t1线程中的事情做完 time.sleep(1) t2 = Thread(target=work2) t2.start() time.sleep(1) print('---线程创建之后g_num is %d---' % g_num)if __name__ == '__main__': main()

如果子线程2打印出来的结果是100，说明全局变量不共享。

如果子线程2打印出来的数据是101，说明全局变量共享。

运行结果：

---线程创建之前g_num is 100-------in work1, g_num is 101-------in work2, g_num is 101------线程创建之后g_num is 101---

上面的例子说明，多线程是共享全局变量的。

二、列表当做实参传递到线程中

在上面，我们验证了多线程之间是共享全局变量的。

我们也可以将变量当作实参传递到线程中，来验证多线程中是共享数据的。

from threading import Threadimport timedef work1(nums): nums.append(44) print('----in work1---', nums)def work2(nums): print('----in work2---', nums)g_nums = [11, 22, 33]t1 = Thread(target=work1, args=(g_nums,))t1.start()# 延时一会，保证t1线程中的事情做完time.sleep(1)t2 = Thread(target=work2, args=(g_nums,))t2.start()

运行结果：

----in work1--- [11, 22, 33, 44]----in work2--- [11, 22, 33, 44]

那为什么多个线程之间要共享全局变量，有什么好处么？

因为多任务往往配合使用。

在一个进程内的所有线程共享全局变量，就可以很方便在多个线程间共享数据。

缺点就是，线程是对全局变量随意修改可能造成多线程之间对全局变量的混乱（即线程非安全）。

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