如何在 Python 线程中不锁定地读取变量？

Question

我正在使用 Python 线程同时做一些工作。我让主线程执行task_A，同时创建一个线程执行task_B。以下是我正在处理的代码的简化版本：

import threading
import numpy as np

def task_B(inc):
    for elem in array:
        value = elem + inc

if __name__ == '__main__':

    array = np.random.rand(10)

    t1 = threading.Thread(target=task_B, args=(1))
    t1.start()

    # task_A
    array_copy = list()
    for elem in array:
        array_copy.append(elem)

    t1.join()

我知道上面的代码没有做任何有意义的事情。请将其视为一个简化的示例。可以看到，变量array在主线程和新创建的线程t1中都是只读的。因此，不需要在主线程和 t1 线程中都锁定 array，因为其中 none 修改（或写入）变量。但是，当我对代码计时时，似乎 Python 线程自动锁定线程之间共享的变量，即使它们是只读的。有没有办法在不锁定只读变量的情况下使每个线程同时运行？我找到了 this code，但不知道如何将它应用到我的情况。

Answer 1

你说的对，在这种情况下“不需要锁”，但是 CPython 解释器（我猜你使用运行你的 Python代码）不是那么聪明。
Python 代码始终在持有 GIL 的同时执行，因此两个线程相互排他地执行（而不是同时执行），尽管是以交错的方式（如果没有线程就不会是这种情况，执行将是纯顺序的） .
这就是为什么性能关键代码经常被卸载到其他 * 进程的原因（使用 multiprocessing library) or written in Cython (here an example 解决与您类似的问题）。
有关 GIL 为何存在的更多详细信息，请参阅该问题：.

希望在未来 (2022+) Gil 可能会放松，但现在你被困住了，所以要解决它。

如何在 Python 线程中不锁定地读取变量？

How to read a variable without lock in Python threads?

python

multithreading

locking

readwritelock