python多线程变量交互示例

在Python中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程并不能直接共享数据并改变它的值，因为GIL在同一时刻只允许一个线程执行Python字节码。但我们可以使用进程间的通信机制，如`multiprocessing`模块下的`Queue`、`Pipe`等，或者通过锁（如`threading.Lock()`）来进行变量的同步访问。

下面是一个简单的使用`Lock`控制变量的例子：

import threading

# 共享变量
shared_var = 0
lock = threading.Lock()

def increment_counter():
    global shared_var
    with lock:
        local_copy = shared_var
        # 修改本地副本
        local_copy += 1
        print(f"Thread {threading.current_thread().name} incremented the counter to {local_copy}")
        # 更新全局变量
        shared_var = local_copy

threads = [threading.Thread(target=increment_counter) for _ in range(5)]
for thread in threads:
    thread.start()
for thread in threads:
    thread.join()

print(f"Final shared value: {shared_var}")

在这个例子中，我们创建了一个锁`lock`，然后在`increment_counter`函数内部，当获取到锁后，线程可以安全地更新局部变量（`local_copy`），再将这个修改后的值赋给全局变量`shared_var`。这样做虽然解决了并发修改的问题，但是效率较低，因为每次都需要获取和释放锁。