So synchronisieren Sie den python-Listen?

Laut Thread-Synchronisations-Mechanismen in Python, liest ein einzelnes Element aus einer Liste und ändern einer Liste sind garantiert atomar sind. Wenn dies richtig ist (obwohl es scheint teilweise im Widerspruch zu der von der Existenz des Queue-Modul), dann, wenn Ihr code wird alle von der form:

try:
   val = mylist.pop()
except IndexError:
   # wait for a while or exit
else:
   # process val

Und alles in mylist erfolgt durch .append(), dann ist dein code ist schon threadsicher sind. Wenn Sie nicht Vertrauen, dass ein Dokument auf die Gäste, verwenden Sie ein Warteschlange.Warteschlange, die synchronisation für Sie, und hat eine bessere API als list für parallele Programme - vor allem gibt es Ihnen die Möglichkeit, die Sperrung auf unbestimmte Zeit oder für eine Auszeit, wartet .pop() zu arbeiten, wenn Sie nicht haben, etwas anderes, was der thread könnte sich in der Zwischenzeit.

Für numpy-arrays, und im Allgemeinen jedem Fall, wo Sie brauchen mehr als eine producer/consumer-Warteschlange verwenden Sie eine Lock oder RLock aus threading - diese Umsetzung der Kontext-manager-Protokoll, so mit Ihnen ist ganz einfach:

with mylock:
    # Process as necessarry

Und python wird gewährleistet, dass das lock wird freigegeben, sobald Sie fallen aus dem Ende des with block - auch in kniffligen Fällen, wie wenn Sie etwas tun, wirft eine exception.

Schließlich ist zu berücksichtigen, ob multiprocessing ist eine bessere Passform für Ihre Anwendung, als threading - threads in Python nicht garantiert, dass tatsächlich gleichzeitig ausgeführt werden, und in CPython nur, wenn der Tropfen auf C-level-code. multiprocessing bekommt um dieses Thema, aber kann einige zusätzliche overhead - wenn Sie nicht bereits haben, sollten Sie die Dokumentation Lesen, um zu bestimmen, welche passt Ihre Bedürfnisse besser.