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, lock
import time
num = 0
def 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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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=2000000 num = 2000000 运行时间:4.694896s
小范围加锁
--test1--num=1000000 --test2--num=2000000 num = 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php中文网其它相关文章！
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