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
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。
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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%。