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Les listes Python sont-elles thread-safe pour l’accès simultané aux données ?

Susan Sarandon
Susan Sarandonoriginal
2024-11-10 07:59:02575parcourir

Are Python Lists Thread-Safe for Concurrent Data Access?

Les listes peuvent-elles être consultées simultanément en toute sécurité ?

De nombreux développeurs recommandent d'utiliser des files d'attente au lieu de listes et la méthode .pop() lorsque vous travaillez avec plusieurs threads. Cette recommandation soulève la question : les listes sont-elles intrinsèquement thread-safe ou existe-t-il une autre raison sous-jacente ?

Thread Safety des listes

En fait, les listes sont intrinsèquement thread-safe. Dans l'implémentation CPython, le Global Interpreter Lock (GIL) protège contre l'accès simultané aux listes, empêchant ainsi la corruption des données. D'autres implémentations Python implémentent des structures de données de verrouillage ou synchronisées à granularité fine pour leurs implémentations de listes.

Cependant, même si les listes elles-mêmes restent protégées contre la corruption, les données qu'elles contiennent restent vulnérables aux problèmes de concurrence.

Données Protection dans les listes

Les opérations telles que :

L[0] += 1

ne sont pas garanties pour incrémenter atomiquement la valeur de L[0] si plusieurs threads tentent d’effectuer la même opération simultanément. En effet, l'opération = implique plusieurs étapes qui peuvent être interrompues par d'autres threads.

En résumé, même si les listes elles-mêmes sont thread-safe, leurs données ne le sont pas. Pour garantir l'intégrité des données et empêcher la récupération ou la suppression d'éléments incorrects en raison de conditions de concurrence, l'utilisation de files d'attente est recommandée dans les scénarios d'accès au code multithread.

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