python 类变量在多线程下的共享与释放问题

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python 类变量在多线程下的共享与释放问题

最近被多线程给坑了下，没意识到类变量在多线程下是共享的，还有一个就是没意识到内存释放问题，导致越累越大

1.python 类变量在多线程情况下的是共享的

2.python 类变量在多线程情况下的释放是不完全的

3.python 类变量在多线程情况下没释放的那部分内存是可以重复利用的

						import threading

						 import time

						 class Test:

						     cache= {}

						     @classmethod

						     def get_value(self, key):

						         value= Test.cache.get(key, [])

						         return len(value)

						     @classmethod

						     def store_value(self, key, value):

						         if not Test.cache.has_key(key):

						             Test.cache[key]= range(value)

						         else:

						             Test.cache[key].extend(range(value))

						         return len(Test.cache[key])

						     @classmethod

						     def release_value(self, key):

						         if Test.cache.has_key(key):

						             Test.cache.pop(key)

						         return True

						     @classmethod

						     def print_cache(self):

						         print 'print_cache:'

						         for keyin Test.cache:

						             print 'key: %d, value:%d' % (key,len(Test.cache[key]))

						 def worker(number, value):

						     key= number% 5

						     print 'threading: %d, store_value: %d' % (number, Test.store_value(key, value))

						     time.sleep(10)

						     print 'threading: %d, release_value: %s' % (number, Test.release_value(key))

						 if __name__== '__main__':

						     thread_num= 10

						     thread_pool= []

						     for iin range(thread_num):

						         th= threading.Thread(target=worker,args=[i,1000000])

						         thread_pool.append(th)

						         thread_pool[i].start()

						     for threadin thread_pool:

						         threading.Thread.join(thread)

						     Test.print_cache()

						     time.sleep(10)

						     thread_pool= []

						     for iin range(thread_num):

						         th= threading.Thread(target=worker,args=[i,100000])

						         thread_pool.append(th)

						         thread_pool[i].start()

						     for threadin thread_pool:

						         threading.Thread.join(thread)

						     Test.print_cache()

						     time.sleep(10)

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