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Python下线程之间的共享和释放示例

程序员文章站 2022-07-28 22:32:28
最近被多线程给坑了下,没意识到类变量在多线程下是共享的,还有一个就是没意识到 内存释放问题,导致越累越大 1.python 类变量 在多线程情况 下的 是共享的 2.p...

最近被多线程给坑了下,没意识到类变量在多线程下是共享的,还有一个就是没意识到 内存释放问题,导致越累越大

1.python 类变量 在多线程情况 下的 是共享的

2.python 类变量 在多线程情况 下的 释放是不完全的

3.python 类变量 在多线程情况 下没释放的那部分 内存 是可以重复利用的

import threading
 import time
  
 class Test:
  
   cache = {}
    
   @classmethod
   def get_value(self, key):
     value = Test.cache.get(key, [])
     return len(value)
  
   @classmethod
   def store_value(self, key, value):
     if not Test.cache.has_key(key):
       Test.cache[key] = range(value)
     else:
       Test.cache[key].extend(range(value))
     return len(Test.cache[key])
  
   @classmethod
   def release_value(self, key):
     if Test.cache.has_key(key):
       Test.cache.pop(key)
     return True
  
   @classmethod
   def print_cache(self):
     print 'print_cache:'
     for key in Test.cache:
       print 'key: %d, value:%d' % (key, len(Test.cache[key]))
  
 def worker(number, value):
   key = number % 5
   print 'threading: %d, store_value: %d' % (number, Test.store_value(key, value))
   time.sleep(10)
   print 'threading: %d, release_value: %s' % (number, Test.release_value(key))
  
 if __name__ == '__main__':
   thread_num = 10
    
   thread_pool = []
   for i in range(thread_num):
     th = threading.Thread(target=worker,args=[i, 1000000])
     thread_pool.append(th)
     thread_pool[i].start()
  
   for thread in thread_pool:
     threading.Thread.join(thread)
    
   Test.print_cache()
   time.sleep(10)
    
   thread_pool = []
   for i in range(thread_num):
     th = threading.Thread(target=worker,args=[i, 100000])
     thread_pool.append(th)
     thread_pool[i].start()
  
   for thread in thread_pool:
     threading.Thread.join(thread)
    
   Test.print_cache()
   time.sleep(10)

总结

公用的数据,除非是只读的,不然不要当类成员变量,一是会共享,二是不好释放。