Являются ли списки потокобезопасными?

Я заметил, что часто предлагается использовать очереди с несколькими потоками вместо списков и .pop(). Это потому, что списки не являются потокобезопасными или по какой-то другой причине?

Сами списки являются потокобезопасными. В CPython GIL защищает от одновременного доступа к ним, а другие реализации стараются использовать детализированную блокировку или синхронизированный тип данных для своих реализаций списка. Однако, хотя сами списки не могут испортиться при попытках одновременного доступа, данные списков не защищены. Например:

L[0] += 1

не гарантируется фактическое увеличение L [0] на единицу, если другой поток делает то же самое, потому что +=это не атомарная операция. (Очень, очень мало операций в Python на самом деле являются атомарными, потому что большинство из них может вызвать вызов произвольного кода Python.) Вам следует использовать очереди, потому что, если вы просто используете незащищенный список, вы можете получить или удалить неправильный элемент из-за гонки. условия.

Чтобы прояснить вопрос в превосходном ответе Томаса, следует упомянуть, что он append() является потокобезопасным.

Это связано с тем, что не нужно беспокоиться о том, что читаемые данные будут в одном и том же месте, как только мы перейдем к записи в них. append()Операция не читает данные, он только записывает данные в список.

Вот всеобъемлющий еще не исчерпывающий перечень примеров из listопераций и действительно ли они являются поточно. Надеемся получить ответ относительно obj in a_listязыковой конструкции здесь .

У меня недавно был этот случай, когда мне нужно было непрерывно добавлять в список в одном потоке, циклически проходить по элементам и проверять, готов ли элемент, в моем случае это был AsyncResult и удалять его из списка, только если он был готов. Я не смог найти ни одного примера, который бы четко продемонстрировал мою проблему. Вот пример, демонстрирующий непрерывное добавление в список в одном потоке и непрерывное удаление из этого же списка в другом потоке. Дефектная версия легко работает на меньших числах, но при этом сохраняет достаточно большие числа и запускает несколько раз, и вы увидите ошибку

FLAWED версия

import threading
import time

# Change this number as you please, bigger numbers will get the error quickly
count = 1000
l = []

def add():
    for i in range(count):
        l.append(i)
        time.sleep(0.0001)

def remove():
    for i in range(count):
        l.remove(i)
        time.sleep(0.0001)


t1 = threading.Thread(target=add)
t2 = threading.Thread(target=remove)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()

print(l)

Вывод при ОШИБКЕ

Exception in thread Thread-63:
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/zup/.pyenv/versions/3.6.8/lib/python3.6/threading.py", line 916, in _bootstrap_inner
    self.run()
  File "/Users/zup/.pyenv/versions/3.6.8/lib/python3.6/threading.py", line 864, in run
    self._target(*self._args, **self._kwargs)
  File "<ipython-input-30-ecfbac1c776f>", line 13, in remove
    l.remove(i)
ValueError: list.remove(x): x not in list

Версия, которая использует блокировки

import threading
import time
count = 1000
l = []
lock = threading.RLock()
def add():
    with lock:
        for i in range(count):
            l.append(i)
            time.sleep(0.0001)

def remove():
    with lock:
        for i in range(count):
            l.remove(i)
            time.sleep(0.0001)


t1 = threading.Thread(target=add)
t2 = threading.Thread(target=remove)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()

print(l)

Вывод

[] # Empty list

Вывод

Как упоминалось в предыдущих ответах, в то время как процесс добавления или выталкивания элементов из самого списка является потокобезопасным, не является безопасным поток, когда вы добавляете в один поток и вставляете в другой