2024年4月19日发(作者：)

Python中的可重入性和线程安全

随着现代计算机技术的高速发展，以及计算机任务的日益复杂，

多线程编程在计算机应用中得到了广泛的应用。而从单线程到多线程，

程序的可重入性和线程安全性也就成为了一个巨大的问题。在Python

中，这两个问题也是很常见的，因此本文主要就Python中的可重入性

和线程安全问题进行探讨。

一、可重入性

可重入性，即使在并发执行的情况下，函数能够完整无误地执行，

并在任何状态下都是正确的，这就是可重入性。而Python的可重入性

是没有问题的，因为Python有一个全局解释器锁（Global

Interpreter Lock，简称GIL），Python解释器会在多线程运行时对

源代码进行上锁，使每个时刻只能有一个线程在执行解释器的代码，

这就保证了Python的可重入性。

GIL是Python的高并发的一种特殊实现方式，当执行Python程序

时，首先启动解释器，然后解释器获取了Python全局锁GIL，之后每

个线程在执行时都要先获取这个锁，因此每个线程在执行Python的代

码时也就无法和其它线程同时获得GIL，就算请求获取GIL也会被阻塞。

这样Python程序能够处理多线程时的并发问题，但是会有一个问题，

就是多线程执行时几乎不会有并行的情况发生，也就是说它的并发能

力比较低。

二、线程安全

线程安全就是对于同一个共享资源，多个线程并发执行时采用的

一些机制来保证线程执行不会产生不可预期的异常结果，保证最终的

结果是正确的。Python的线程安全性问题也是因为GIL而在并发处理

时变得比较复杂。因为多个线程共享Python的全局变量和数据结构，

如果不加以控制就会出现race condition的问题。同时，在Python

3.2版本之后才引入了一些支持多线程的标准库，如重新设计的queue。

为了保证Python的线程安全，我们可以采用以下措施：

（1）使用互斥锁

在多线程访问同一个全局变量时，需要使用互斥锁来保证只有一

个线程能够访问这个变量，从而防止可能出现的race condition问题。

（2）使用条件变量

条件变量是线程同步里面的一种高级机制，主要是为了解决在某

些情况下线程直接需要协调和通信，如某一个线程所依赖的变量不满

足其要求，就必须等待另一个线程将其满足。在Python中，我们可以

通过Condition实例来创建一个条件变量。

（3）使用信号量

在Python中，我们可以使用threading模块中的Semaphore类来

创建信号量，在多个线程之间共享资源时，可以使用信号量来控制解

决竞争问题。使用Semaphore时，在访问共享资源之前，每个线程需

要请求信号量，直到请求成功后，线程才能访问共享资源。

（4）使用事件

在Python中，使用threading模块中的Event类，不同线程之间

可以通过设置和重置事件来控制线程执行的顺序。

（5）使用同步队列

在Python中，可以使用队列来实现线程之间的同步和通信。当多

个线程向队列中添加或者取出数据时，使用同步队列可以保证线程的

安全，避免发生竞态问题。

三、总结

总的来看Python的可重入性是非常好的，Python的GIL使并发处

理不会导致数据竞争问题，能够保证数据操作的正确性。但是GIL也

限制了Python的多线程并行处理的能力。为了保证Python的线程安

全，我们需要采取互斥锁、条件变量、信号量、事件和同步队列等机

制，来保证多个线程的安全共享数据。

Python在处理并发编程时还存在向上兼容的问题。Python 3.2版

本之前的版本没有加入全局锁的控制，因此在这些版本中需要通过一

些特殊的手段来避免同一时刻多个线程对共享资源进行访问。在

Python 3.2版本之后，引入了更多的多线程机制方便了开发人员编写

多线程并行处理的程序。

总之，Python中的可重入性是非常好的，同时要注意线程安全的

问题，使用适当的同步机制能够保证程序正确高效运行，从而提高

Python程序的可靠性和执行效率。