例子： 　　python進階之多線程對同一個全局變量的處理 ...

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多線程-共享全局變量問題 多線程開發可能遇到的問題 假設兩個線程t1和t2都要對全局變量g_num(默認是0)進行加1運算，t1和t2都各對g_num加10次，g_num的最終的結果應該為20。 但是由於是多線程同時操作，有可能出現下面情況： 在g_num=0時，t1取得 ...

在之前，我們講過了，Python 中多個線程之間是可以共享全局變量的數據的。 但是，多線程共享全局變量是會出問題的。 假設兩個線程 t1 和 t2 都要對全局變量 g_num (默認是0)進行加1運算，t1 和 t2 都各對 g_num 加10次，g_num 的最終的結果應該為20 ...

多線程-共享全局變量 from threading import Thread import time g_num = 100 def work1(): global g_num for i in range(3): g_num += 1 print ...

　　多線程都是在同一個進程中運行的。因此在進程中的全局變量所有線程都是可共享的。 　　這就造成了一個問題，因為線程執行的順序是無序的。有可能會造成數據錯誤。 直白理解:也就是多線程執行的時候,同時對一個全局變量進行操作(例如同時進行賦值操作,並且賦值還不同),就可能出現數據錯誤 ...

運行結果: 列表當做實參傳遞到線程中 運行結果: 總結： 在一個進程內的所有線程共享全局變量，很方便在多個線程間共享數據 缺點就是，線程是對全局變量隨意遂改可能造成多線程之間對全局變量的混亂（即線程非安全） ...

多線程-共享全局變量問題 多線程開發可能遇到的問題 假設兩個線程t1和t2都要對全局變量g_num(默認是0)進行加1運算，t1和t2都各對g_num加10次，g_num的最終的結果應該為20。 但是由於是多線程同時操作，有可能出現下面情況： 在g_num=0時，t1取得g_num ...