Python并行处理——多线程

最新推荐文章于 2025-06-21 10:33:29 发布

mmい

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分类专栏：数据挖掘—dataquest

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zm714981790/article/details/51285504

本文探讨Python的并行处理，主要聚焦在多线程技术。通过示例解释了线程间的mutability、determinism、enforcing determinism的概念，以及如何使用互斥锁实现线程同步，确保数据一致性。最后讨论了原子操作在解决并发计数问题中的重要性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Parallel Processing

并行处理利用多个CPU在同一时间处理多条指令，这是个很有用的技术，但是它带来的问题也是很多的，比如多个处理器怎么共享数据？这个会造成很多读写冲突，因此需要学会管理这些因素，写出更强大的代码来进行快速并有意义的数据分析。

Mutability

在python中，有些变量像intergers，是不可变的。这意味着他们的值是不可变的。

def add1(x):
    x = x + 1
x = 5
add1(x)
print(x)
'''
5
'''

但是像字典和列表是可变的，可以代表一些会改变的信息，并行处理中可变变量是很有用的，因为我们并行处理中会共享变量，而且几个处理器会编辑同一个变量。下面创建一个Counter类，看看变量是如何变化的：

class Counter():
    def __init__(self):
        self.count = 0
    def increment(self):
        self.count += 1
    def get_count(self):
        return self.count

def count_up_100000(counter):
    for i in range(100000):
        counter.increment()

counter = Counter()
initial_count = counter.get_count()
count_up_100000(counter)
final_count = counter.get_count()
print(final_count)
'''
100000
'''