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Python GIL 和全局变量

发布于 2024-08-19 11:49:39 字数 71 浏览 8 评论 0原文

在Python中，我定义了一个全局变量，它由不同的线程读取/递增。由于 GIL，如果不使用任何类型的锁定机制，这是否会导致问题？

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檐上三寸雪 2024-08-26 11:49:39

GIL 仅要求解释器在另一个线程接管之前完全执行单个字节码指令。然而，没有理由假设增量操作是单个指令。例如：正如

>>> import dis
>>> dis.dis(compile("x=753","","exec"))
  1           0 LOAD_CONST               0 (753)
              3 STORE_NAME               0 (x)
              6 LOAD_CONST               1 (None)
              9 RETURN_VALUE
>>> dis.dis(compile("x+=1","","exec"))
  1           0 LOAD_NAME                0 (x)
              3 LOAD_CONST               0 (1)
              6 INPLACE_ADD
              7 STORE_NAME               0 (x)
             10 LOAD_CONST               1 (None)
             13 RETURN_VALUE

您所看到的，即使这些简单的操作也不仅仅是一条字节码指令。因此，每当在线程之间共享数据时，您必须使用单独的锁定机制（例如threading.lock）以保持数据一致性。

The GIL only requires that the interpreter completely executes a single bytecode instruction before another thread can take over. However, there is no reason to assume that an increment operation is a single instruction. For example:

>>> import dis
>>> dis.dis(compile("x=753","","exec"))
  1           0 LOAD_CONST               0 (753)
              3 STORE_NAME               0 (x)
              6 LOAD_CONST               1 (None)
              9 RETURN_VALUE
>>> dis.dis(compile("x+=1","","exec"))
  1           0 LOAD_NAME                0 (x)
              3 LOAD_CONST               0 (1)
              6 INPLACE_ADD
              7 STORE_NAME               0 (x)
             10 LOAD_CONST               1 (None)
             13 RETURN_VALUE

As you can see, even these simple operations are more than a single bytecode instruction. Therefore, whenever sharing data between threads, you must use a separate locking mechanism (eg, threading.lock) in order to maintain data consistency.

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