python多线程读取共有变量

在Python中，多线程读取共有变量可能会导致竞争条件（race condition），因此需要采取适当的同步机制来保证数据的正确性。

一种常用的同步机制是使用线程锁（thread lock）。在读取共有变量之前，线程可以先获取锁，读取完毕后释放锁，这样可以确保在某个线程读取变量时，其他线程无法修改该变量。

下面是一个示例代码：

import threading

# 共有变量
shared_variable = 0

# 创建一个锁对象
lock = threading.Lock()

def read_shared_variable():
    global shared_variable
    with lock:
        # 获取锁
        print("Reading shared variable: ", shared_variable)
        # 读取共有变量

# 创建多个线程并启动
threads = []
for _ in range(10):
    t = threading.Thread(target=read_shared_variable)
    t.start()
    threads.append(t)

# 等待所有线程执行完毕
for t in threads:
    t.join()

在这个示例中，我们创建了一个全局变量 `shared_variable`，同时创建了一个锁对象 `lock`。在 `read_shared_variable` 函数中，我们使用 `with lock` 来获取锁并读取共有变量。这样可以确保每次只有一个线程在读取变量时，其他线程无法修改它。

通过使用线程锁，我们可以保证多个线程同时读取共有变量时的数据一致性和正确性。请注意，这里仅仅是保证了读取操作的原子性，如果有写操作，还需要考虑其他的同步机制，如互斥锁（mutex）或条件变量（condition variable）等。