面试题：Python函数内部修改列表在多线程环境下的注意事项

Question

在Python的多线程编程中，有一个全局列表`shared_list = []`，定义两个线程函数`thread_func1`和`thread_func2`，这两个函数都会对`shared_list`进行添加元素操作。请编写代码实现这个场景，并说明在函数内部修改列表时，在多线程环境下可能会遇到什么问题，如何解决这些问题（比如使用锁机制）？请详细阐述锁机制在这种场景下的工作原理和实现方式。

Answer 1

import threading

shared_list = []
lock = threading.Lock()


def thread_func1():
    for i in range(5):
        with lock:
            shared_list.append(i)


def thread_func2():
    for i in range(5, 10):
        with lock:
            shared_list.append(i)


if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(target=thread_func1)
    t2 = threading.Thread(target=thread_func2)
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()
    print(shared_list)

多线程环境下可能遇到的问题

在多线程环境下，当多个线程同时对shared_list进行添加元素操作时，可能会出现数据竞争问题。由于线程调度的不确定性，多个线程可能会同时访问和修改shared_list，导致最终的结果不符合预期。例如，两个线程同时获取到shared_list的当前长度，然后都在这个长度位置添加元素，就会造成数据覆盖或者丢失。

锁机制的工作原理

锁机制是一种同步原语，用于确保在同一时刻只有一个线程可以访问共享资源。在Python中，threading.Lock类提供了锁的实现。当一个线程获取到锁时，其他线程必须等待锁被释放后才能获取锁并访问共享资源。这样就保证了在同一时间只有一个线程可以对shared_list进行操作，避免了数据竞争。

锁机制的实现方式

1. 创建锁对象：使用threading.Lock()创建一个锁对象，例如lock = threading.Lock()。
2. 获取锁：在需要保护共享资源的代码段前调用lock.acquire()方法获取锁。如果锁当前可用，线程将获取锁并继续执行；如果锁已被其他线程持有，当前线程将被阻塞，直到锁被释放。
3. 释放锁：在对共享资源操作完成后，调用lock.release()方法释放锁，以便其他线程可以获取锁并访问共享资源。在Python中，使用with语句可以更方便地管理锁的获取和释放，如上述代码中的with lock:语句块，它会在进入代码块时自动获取锁，在离开代码块时自动释放锁。