以下是按照共享变量逐行添加的一个代码示例:
import threading
# 共享变量
shared_variable = []
# 锁对象
lock = threading.Lock()
# 添加数据的函数
def add_data(data):
# 获取锁
lock.acquire()
try:
# 逐行添加数据
shared_variable.append(data)
finally:
# 释放锁
lock.release()
# 创建线程函数
def create_thread(data):
# 创建线程
thread = threading.Thread(target=add_data, args=(data,))
# 启动线程
thread.start()
# 示例数据
data_list = ['data1', 'data2', 'data3', 'data4']
# 创建线程添加数据
for data in data_list:
create_thread(data)
# 等待所有线程结束
threading.currentThread().join()
# 打印最终的共享变量
print(shared_variable)
在上面的示例中,我们首先定义了一个共享变量shared_variable
,它被用来存储逐行添加的数据。我们还创建了一个锁对象lock
,用于确保在多线程环境中对共享变量的安全访问。
然后,我们定义了一个add_data
函数,它接收一个参数data
,该函数使用锁来确保对共享变量的安全添加操作。在函数中,我们使用lock.acquire()
获取锁,然后使用append
方法将数据添加到共享变量中,最后使用lock.release()
释放锁。
接下来,我们定义了一个create_thread
函数,它接收一个参数data
,该函数用于创建并启动一个新的线程,将data
作为参数传递给add_data
函数。
然后,我们创建了一个示例数据列表data_list
,其中包含要逐行添加的数据。然后,我们使用一个循环遍历data_list
,对每个数据调用create_thread
函数创建并启动一个线程。
最后,我们使用threading.currentThread().join()
等待所有线程结束,然后打印最终的共享变量shared_variable
。
这样,我们就实现了按照共享变量逐行添加的解决方法。通过使用锁来确保对共享变量的安全访问,我们可以避免在多线程环境中出现竞争条件的问题。
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