В чем разница между запуском потока с передачей аргумента через различные способы в данном примере?

Question

Аваз

python

В чем разница между запуском потока с передачей аргумента через различные способы в данном примере?

Почему при запуске потоков в примере 1, где потоки добавляются в список и аргумент передается в метод сразу, а не через kwargs, возникает непонимание поведения? В чем отличие работы примера 2, где использован словарь и происходит итерация через items, и примера 3, где итерация происходит через values и результат снова не ожидаемый? Может ли такое поведение быть связано с особенностью структур данных или пространством имен в потоках?

27 апреля 2024 г. 19:30

Ответы на вопрос 2

Похожие вопросы

Answer 1

В данном примере разница между запуском потока с передачей аргумента через различные способы заключается в том, как происходит передача аргумента в метод `worker`.

Пример 1:

```python
threads = []
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
    threads.append(t)
    t.start()
```

Здесь аргумент передается напрямую в аргумент `args` метода `Thread`, и затем извлекается в функции `worker` как первый аргумент.

Пример 2:

```python
kwargs = {i: i for i in range(5)}
for key, value in kwargs.items():
    t = threading.Thread(target=worker, args=(key, value))
    threads.append(t)
    t.start()
```

Здесь используется словарь `kwargs`, и аргументы передаются в виде пар ключ-значение с помощью метода `items`.

Пример 3:

```python
kwargs = {i: i for i in range(5)}
for value in kwargs.values():
    t = threading.Thread(target=worker, args=(value,))
    threads.append(t)
    t.start()
```

Здесь также используется словарь `kwargs`, но аргумент передается через метод `values`.

Непонимание поведения в примере 1 может быть связано с тем, что одинаковые значения переменной `i` могут изменяться в разных потоках одновременно из-за особенностей работы с потоками и памятью. Поэтому, при использовании различных способов передачи аргументов, возможны неожиданные результаты из-за неопределенности порядка выполнения потоков.

Такое поведение может быть связано с особенностями работы со структурами данных и пространством имен в потоках, где возможны race conditions и конфликты при доступе к общим данным из нескольких потоков одновременно. Для избежания таких проблем необходимо использовать механизмы синхронизации и правильно управлять доступом к данным из потоков.

Answer 2

В любом замыкании в Python переменные связываются по имени. 
 l = []
for i in range(3):
    l.append(lambda: i)
print([f() for f in l])
>>> [2, 2, 2]
 
 
 Выход из ситуации — создание отдельной функции или передача аргументов по их имени: 
 l = []
for i in range(3):
    l.append(lambda i = i : i)
print([f() for f in l])
>>> [0, 1, 2]
 
 
 Т.е. это не вопрос в потоках.