正式的Python專欄第44篇，同學站住，別錯過這個從0開始的文章！
前面學委分享了5篇多執行緒的文章了，一開始寫多執行緒程式好像非常簡單，可是實際應用跟第4篇，第5篇的場景比較像，而且還更復雜，
有沒有安全方法進行多執行緒編程？ 我們先學習一下‘執行緒安全’了，
分享之前，學委把上次送書的視頻公開發布到B站：
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什么是執行緒安全？
執行緒安全，名字就非常直接，在多執行緒情況下是安全的，多執行緒操作上的安全，
比如一個計算加法的函式，不管是一千個還是一萬個執行緒，我們希望它執行的結果總是正確的，1+1 必須永遠等于2, 而不是執行緒少的時候1+1 變成3或者4了，
通常我們都用執行緒安全來修飾一個類，修飾一個函式，
我們會說我設計的這個類是執行緒安全的
這意味著，在多執行緒環境下，同時呼叫這個類的函式不會出現函式設定預期之外的例外（上述的1+1=3的情況）
在Python中有哪些類是執行緒安全的？
dict 和 list，tuple這些都是執行緒安全，
它們是被全域解釋器保障了，這個鎖：GIL（全域解釋器鎖）確保了任何時候只能有一個執行緒執行相應操作的位元組碼，
https://docs.python.org/3/glossary.html#term-global-interpreter-lock
但是這番話也是說的不清不楚的，
現在我們拿轉賬來決議吧：
xuewei_account = dict()
xuewei_account['amount'] = 100
# amount為負數即是轉出金額
def transfer(money):
xuewei_account['amount'] += money
如上，代碼為一個函式對xuewei_account（賬戶）進行轉入金額操作，
這里用了dict型別，GIL會保證只有一個執行緒操作賬戶，
下面是多個執行緒進行操作的代碼：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/11/24 12:02 上午
# @Author : LeiXueWei
# @CSDN/Juejin/Wechat: 雷學委
# @XueWeiTag: CodingDemo
# @File : testthread_safe.py
# @Project : hello
import random
import threading
import datetime
import time
xuewei_account = dict()
xuewei_account['amount'] = 100
# amount為負數即是轉出金額
def transfer(money):
xuewei_account['amount'] += money
# 創建4個任務給重復學委賬戶轉賬
threads = []
for i in range(200):
t1 = threading.Thread(target=lambda: transfer(-1))
threads.append(t1)
t2 = threading.Thread(target=lambda: transfer(1))
threads.append(t2)
for t in threads:
t.start()
# 這次不用sleep了，用join來等待所有執行緒執行完畢
# join函式必須執行緒start后才能呼叫，否則出錯，
for t in threads:
t.join()
print("-" * 16)
print("活躍執行緒數:", threading.active_count())
print("活躍執行緒:", threading.current_thread().name)
print("學委賬戶余額：", xuewei_account)
這段代碼運行的輸出結果正常，因為是反復+1/-1，最后肯定是恢復原賬戶余額，
雖然多個執行緒，但是每個執行緒只對xuewei_account進行一次讀寫，這時候dict是安全的，
但是我們把賦值修改dict的操作變多之后（特別是一個執行緒內反復多次獲取值然后修改），像下面的代碼：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/11/24 12:02 上午
# @Author : LeiXueWei
# @CSDN/Juejin/Wechat: 雷學委
# @XueWeiTag: CodingDemo
# @File : testthread_safe.py
# @Project : hello
import random
import threading
import datetime
import time
xuewei_account = dict()
xuewei_account['amount'] = 100
# amount為負數即是轉出金額
def transfer(money):
for i in range(100000):
xuewei_account['amount'] = xuewei_account['amount'] + money
# 創建400個任務重復給學委賬戶轉賬
threads = []
for i in range(200):
t1 = threading.Thread(target=lambda: transfer(-1))
threads.append(t1)
t2 = threading.Thread(target=lambda: transfer(1))
threads.append(t2)
for t in threads:
t.start()
for t in threads:
t.join()
print("-" * 16)
print("活躍執行緒數:", threading.active_count())
print("活躍執行緒:", threading.current_thread().name)
print("學委賬戶余額：", xuewei_account)
這是某一次運行結果（不保證每次acount的數值一樣）：
我們看到dict還是扛不住多個執行緒反復的寫操作，
這里區別是：每個執行緒只對xuewei_account進行大量讀寫，雖然dict是安全的，但是多個執行緒中間穿插修改了account，程式方法堆疊出現操作到舊值（看下面的圖），
主要是下面這段代碼：
xuewei_account[‘amount’] += money # 即是 xuewei_account[‘amount’] = xuewei_account[‘amount’]+ money
再一步抽象簡化可以寫成：
a = a + b
每個執行緒都執行 +b 操作，最后a的值應該是a+2b，
上面的操作意味這下面的情況發生了：
在某個執行緒中可能出現某一個執行緒T1獲取了a值 ，準備加上b，
另外一個執行緒T2已經完成了a+b操作，把a的值變成了a+b了，
但是接下來T1 拿了a的值再執行a+b操作，把a的值變成a+b，
這樣就少加了一個b，本來最后結果是a+2b 的變成了 a+b（因為T1拿了a的舊值，中間T2執行完，T1才繼續執行）
當然實際多執行緒之間互動比上圖還要隨機，
如何做到真正執行緒安全？
dict讀取資料是執行緒安全，但是被反復讀寫就容易出現資料混亂，
如果我們要設計一個執行緒安全的函式，那么它必須不涉及任何共享變數或者是完全沒有狀態依賴的函式
def thread_safe_method():
pass
無狀態函式
比如下面的加法函式，不管多少個執行緒呼叫，回傳值永遠是預期的a+b，
def add(a, b):
return a + b
另一種 化繁為簡
或許我們可以把多執行緒轉換為單執行緒，這個需要一個執行緒安全的媒介，
也就是下一篇講到的：執行緒安全佇列，
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特別是有些獨立開發者，一條龍全包了專案，包括產品設計，開發編碼發布等，值得入手，
對了，喜歡Python的朋友，請關注學委的 Python基礎專欄 or Python入門到精通大專欄
持續學習持續開發，我是雷學委！
編程很有趣，關鍵是把技術搞透徹講明白，
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