python线程中加锁范围大小的选择
在python线程编程中，对于加锁范围的确定一直存在一个争论：是大范围加锁好还是小范围加锁好？本文将通过一个示例来说明不同加锁范围对线程执行时间的影响。
示例代码
from threading import thread, lockimport timenum = 0def test1(): global num # 上锁 mutex.acquire() for i in range(1000000): num += 1 # 解锁 mutex.release() print("--test1--num=%d" % num)def test2(): global num mutex.acquire() for i in range(1000000): num += 1 mutex.release() print("--test2--num=%d" % num)
加锁范围的比较
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大范围加锁：将整个循环体都放在加锁代码块内（见test1()）。小范围加锁：仅针对增减操作 (num += 1) 进行加锁（见test2()）。
实验结果
使用不同的加锁范围运行代码多次，得到以下结果：
大范围加锁
--test1--num=1890838--test2--num=2000000num = 2000000运行时间:4.694896s
小范围加锁
--test1--num=1000000--test2--num=2000000num = 2000000运行时间:0.287206s
分析
从实验结果可以看出，小范围加锁的运行时间远小于大范围加锁。这是因为小范围加锁仅针对关键部分（增减操作）进行加锁，从而最大限度地减少了线程阻塞时间。而大范围加锁则对整个循环体进行了加锁，这会导致频繁的线程阻塞和上下文切换，从而降低了执行效率。
结论
因此，在决定加锁范围时，需要根据实际情况进行权衡。一般而言，对于并发冲突的可能性较低的操作，可以使用小范围加锁。而对于并发冲突频繁的操作，则可以考虑使用大范围加锁以确保数据的一致性。
以上就是Python 线程中加锁范围如何选择：大范围加锁还是小范围加锁更优？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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