Python 线程池并发问题 全局变量操作导致数据混乱

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于 2022-11-18 19:21:20 首次发布
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获取数据想要用一个全局的DataFrame将方法返回的多个DataFrame进行拼接，使用线程池多线程操作全局变量导致数据混乱，每次运行出来的数据量都不一样。多个线程同时修改一个变量，导致数据混乱。

第一次运行：5765条数据

第二次运行：5122条数据

第三次运行：5128条数据

解决方法：

在程序中自己手动加同步锁Lock。用Loc

最低0.47元/天 解锁文章
python关于多线程使用全局变量的问题
weixin_44840774的博客
12-18 2802
python关于多线程使用全局变量的问题 在多线程中，如果多线程同时对一个全局变量进行操作时，就有可能出现异常，比如下面的程序： # -*- coding:UTF-8 -*- import threading import time #定义一个全局变量 g_num = 0 def test1(num): global g_num for i in range(num): g_num += 1 print(g_num) def test2(num): gl
线程之间共享数据的混乱问题【同步锁】
weixin_45924267的博客
05-12 1051
一、多个线程共享全局变量时有可能数据紊乱 当多个线程同时使用全局变量即同时访问，线程是同时进行的，如果全局变量发生改变，比如单个线程对数据改变，那么多个线程同时接入的话，因没有先后顺序，导致数据不稳定 # coding:utf-8 # 作者 : 王 # 职业 : 嘉心糖 # 时间 : 2022/5/11 18:18 import time from threading import * g_num = 0 def run(): print("当前线程%s开始启动时间:%s"%(curren
python—多线程之数据混乱问题
python全栈
10-14 4612
一、加入线程同步的原因 由于同一进程中的所有线程都是共享数据的，如果对线程中共享数据的并发访问不加以限制，结果将不可预期，在严重的情况下，还会产生死锁 在一个进程内的所有线程共享全局变量，能够在不使用其他方式的前提下完成多线程之间的数据共享(这点要比多进程要好) 缺点就是，线程是对全局变量随意遂改可能造成多线程之间对全局变量的混乱(即线程非安全) 二、解决数据混乱的方法 为了让线程是安全的，解决方法： 1、为了解决这个问题，需要允许线程独占地访问共享数据，这就是线程同步。 2、让每个线程拥有一个独立的私有变
python—多线程数据混乱问题解决之同步锁
python全栈
10-14 2511
一、同步 问题产生的原因就是没有控制多个线程对同一资源的访问，对数据造成破坏，使得线程运行的结果不可预期。这种现象称为"线程不安全”"。 同步：就是协同步调，按预定的先后次序进行运行。如:你说完，我再说。如进程、线程同步，可理解为进程或线程A和B一块配合，A执行到一定程度时要依靠B的某个结果，于是停下来，示意B运行;B依言执行，再将结果给A;A再继续操作。这既是同步， 二、同步锁 1、lock=Lock()：创建同步锁 2、lock.acquire()：获得这把锁的钥匙 3、lock.release()：释
【Python进阶实战】全局变量的进阶使用（线程并发）
最新发布
qq_21609191的博客
01-19 1223
IDE版本：PyCharm 2023.3.2Python演示版本: 3.12.12023年下半年，接了一个视觉高速动态实时识别的项目，使用的是YOLOv5s进行动态识别。项目初期，经过多次多环境高复杂程度测试，结论：识别速度远小于视频流每一帧的速度所以在开发之前，先预设好开发架构。此次开发不采用逐帧识别法，开发方案定位是抽帧识别法（成本与效率之间的折中考量）。本次不讨论如何识别（在后续的博客里会发布，请订阅python栏目python栏目订阅点我这次讨论的内容是如何在。
【Python网络编程和并发-多线程共享数据混乱引出同步锁】
浩安的博客
12-25 1382
38_第五章-多线程共享数据混乱引出同步锁 一、上节回顾 总结 在一个进程内的所有线程共享全局变量，能够在部使用其他方式的前提下完成多线程之间的数据共享（这点要比多进程更好） 缺点就是，线程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） 为了解决上述问题，需要允许线程独占的访问共享数据，这就是线程的同步。需要注意的是，这些问题在进程中也是存在的，只是在多线环境下更常见而已。 有时候需要在每个线程中使用各自独立的变量，一个显而易见的方法就是每个线程都适用自己的私有变量。为了方便，
Python列表并发问题解决：多线程下安全处理的6个关键点
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Python多线程中的基本概念及实现——多线程、线程池、线程锁
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关于Python中的多线程 一、概念介绍 什么是线程、多线程 线程(Thread)也叫轻量级进程(注:进程是正在进行的一个过程或者一个任务，计算机中运行的应用程序即可理解为一个进程)，线程被包含在进程中，它是进程中的实际运作单位。 一个线程指的是进程中一个单一顺序的控制流。若进程中只有一个线程，那么这个程序只会在主线程上单步执行，一个任务完成以后才能执行下一个任务；而在有多个线程的情况下，程序可以实现同时执行多个任务，不需要等待上一个任务执行完毕。 举例来说：早上，我们要实现从家里到学校上课的过程，要执行的
python多进行多线程
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并行和并发 并行指两个或多个事件在同一时刻发生；并发指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。多进程是并行，一个进程中的多个线程是并发。 微观上来说，多核CPU可以同时执行多个进程，进程数与CPU核数相当。但宏观来讲，由于CPU会分时间片执行多个进程，所以实际执行进程个数会多于CPU核数。换句话说，如果是绝对的同时，多少核的CPU，就能跑多少个进程。如果是相对的同时，那就要看处理器的主频和CPU的核数了。 进程和线程的区别 进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。线程是进程的一个实体，是CPU调度和分派的基
Python如何使用全局变量？Python中全局变量的用法
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有关Python全局变量的定义，我们之前已经学习过了，Python中定义全局变量，需要用到关键字“global 变量名”的方式来定义全局变量,为了来帮助大家扩充知识点,今天带大家一起来了解有关Python如何使用全局变量？Python中全局变量的用法，需要的朋友可以参考下。
python多线程-共享全局变量
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多线程-共享全局变量 from threading import Thread import time g_num = 100 def work1(): global g_num for i in range(3): g_num += 1 print("----in work1, g_num is %d---"%g_num) def work2()...
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【代码】Python爬虫多线程获取数据顺序混乱的解决方法。
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线程池数据不同步 synchronized CountDownLatch
【python】在多线程函数内对外部全局变量赋值
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【并发编程】- 线程池执行任务乱序特性
jcc4261的博客
03-16 241
从运行结果看出Runnable状态从就绪态到运行态转换，线程各自获取CPU时间片不一样，所以线程执行顺序是乱序的。通过使用线程池能最大幅度地减少创建线程对象的内存与CPU开销，加快程序运行效率，进而对创建线程类的代码进行了封装。接口Runnable在线程池ThreadPoolExecutor的队列中是按顺序取出，执行却是乱序的。线程池ThreadPoolExecutor执行任务Runnable乱序特性。
Python 中多线程共享全局变量的问题
python学习者的博客
02-23 510
在之前，我们讲过了，Python 中多个线程之间是可以共享全局变量的数据的。 但是，多线程共享全局变量是会出问题的。 假设两个线程 t1 和 t2 都要对全局变量g_num (默认是0)进行加1运算，t1 和 t2 都各对g_num 加10次，g_num 的最终的结果应该为20。 但是由于多线程是同时操作，有可能出现下面情况： 在g_num=0时，t1 取得g_num=0。此时系统把 t1 调度为”sleeping”状态，把t2转换为”running”状态，t2 也获得 g_num=0。 然后 t2 对得到
python 中的global定义的全局变量，多并发问题
jiangzuofengqiao的博客
07-19 481
这两天，再运行一篇论文的代码时总是报变量名未定义的错误，可是明明定义为全局变量了。因为使用了多进程的方法赋值，我开始以为是进程错误后来发现也没有错误。后来才明白，python 中的global定义的全局变量在多并发的情况下在win系统中无法调用全局变量，换成linux系统就好了。 ...
Python多线程下的变量问题浅谈
xinyuerr的博客
09-16 380
你可以把local_school看成全局变量，但每个属性如local_school.student都是线程的局部变量，可以任意读写而互不干扰，也不用管理锁的问题，ThreadLocal内部会处理。ThreadLocal最常用的地方就是为每个线程绑定一个数据库连接，HTTP请求，用户身份信息等，这样一个线程的所有调用到的处理函数都可以非常方便地访问这些资源。这种方式理论上是可行的，它最大的优点是消除了std对象在每层函数中的传递问题，但是，每个函数获取std的代码有点丑。有没有更简单的方式？
python使用from ... import语句导入全局变量为空
hOWtOdOthIs的博客
04-19 789
写代码时发现import的全局变量为None，简化下代码后寻找原因。 # main.py import var import api var.conf = 10 api.print_a() # var.py conf = None # api.py from var import conf def print_a(): print(conf) 输出为None，原因一目了然。main.py从上往下执行时， 执行import api语句，接着api.py文件执行from var import
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