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详解Python多线程下的list
站长资源 2025/11/1 佚名
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list 是 Python 常用的几个基本数据类型之一.正常情况下我们会对 list 有增删改查的操作,显然易见不会有任何问题.那么如果我们试着在多线程下操作list 会有问题吗"htmlcode"> 

import threading
import time

# 随意设置 count 的值，值越大错误抛出的越快
count = 1000
l = []

def add():
  for i in range(count):
    l.append(i)
    time.sleep(0.0001)

def remove():

  for i in range(count):
    l.remove(i)
    time.sleep(0.0001)


t1 = threading.Thread(target=add)
t2 = threading.Thread(target=remove)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print(l)

有时候一次运行并不一定就会出错，多次重试之后会出现类似下面的错误

详解Python多线程下的list

很显然这种操作方式不具有普适性，如果要是欧气太强，说不定会一直不出现异常。

那么出了这种方式，有没有比较简单有效的方法吗？答案是有的

dis

dis 库是 Python 自带的一个库，可以用来分析字节码。这里我们需要有这样的认识，字节码的每一行都是一个原子操作，多线程切换就是以原子操作为单位的，如果一个操作需要两行字节码就说明它是线程不安全的

remove

这里我们先看一下上面 list 的 remove 操作

> import dis
> def test_remove():
...   a = [1]
...   a.remove(0)
... 
> dis.dis(test_remove)
 2      0 LOAD_CONST        1 (1)
       2 BUILD_LIST        1
       4 STORE_FAST        0 (a)

 3      6 LOAD_FAST        0 (a)
       8 LOAD_ATTR        0 (remove)
       10 LOAD_CONST        2 (0)
       12 CALL_FUNCTION      1
       14 POP_TOP
       16 LOAD_CONST        0 (None)
       18 RETURN_VALUE

从上面不难看出，整个 remove 操作被分成了好几条指令，这就意味着在多线程情况下会出现错乱的情况，试想一下，如果多线程下都去 remove 列表的话，并且不按照顺序，很容易出现问题。

append

在最上面我们说到，list 的 append 操作是线程安全的，那么究竟是为什么呢？我们同样来用 dis 查看一下

8     19 LOAD_GLOBAL       0 (a)
      22 LOAD_ATTR        2 (append)
      25 LOAD_CONST        2 (1)
      28 CALL_FUNCTION      1
      31 POP_TOP

这里显然，append 也是有几条指令，势必在多线程执行的情况下也会发生交错，但是对于多线程下我们操作 append， 我们肯定也不会在乎这个时候 list 到顺序问题了，所以我们说它的 append 是线程安全的

参考

https://stackoverflow.com/questions/6319207/are-lists-thread-safe/19728536#19728536

https://docs.python.org/3/faq/library.html#what-kinds-of-global-value-mutation-are-thread-safe

以上就是详解Python多线程下的list的详细内容，更多关于Python多线程下的list的资料请关注其它相关文章！

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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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