首发于微信公众号：Python编程时光
在并发编程时，如果多个线程访问同一资源，我们需要保证访问的时候不会产生冲突，数据修改不会发生错误，这就是我们常说的 线程安全 。
那什么情况下，访问数据时是安全的？什么情况下，访问数据是不安全的？如何知道你的代码是否线程安全？要如何访问数据才能保证数据的安全？
本篇文章会一一回答你的问题。
1. 线程不安全是怎样的？
要搞清楚什么是线程安全，就要先了解线程不安全是什么样的。
比如下面这段代码，开启两个线程，对全局变量 number 各自增 10万次，每次自增 1。
from threading import Thread, Lock
number = 0
def target():
global number
for _ in range(1000000):
number += 1
thread_01 = Thread(target=target)
thread_02 = Thread(target=target)
thread_01.start()
thread_02.start()
thread_01.join()
thread_02.join()
print(number)复制代码正常我们的预期输出结果，一个线程自增100万，两个线程就自增 200 万嘛，输出肯定为 2000000 。
可事实却并不是你想的那样，不管你运行多少次，每次输出的结果都会不一样，而这些输出结果都有一个特点是，都小于 200 万。
以下是执行三次的结果
1459782
1379891
1432921复制代码这种现象就是线程不安全，究其根因，其实是我们的操作 number += 1 ，不是原子操作，才会导致的线程不安全。
2. 什么是原子操作？
原子操作（atomic operation），指不会被线程调度机制打断的操作，这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会切换到其他线程。
它有点类似数据库中的 事务。
在 Python 的官方文档上，列出了一些常见原子操作
L.append(x)
L1.extend(L2)
x = L[i]
x = L.pop()
L1[i:j] = L2
L.sort()
x = y
x.field = y
D[x] = y
D1.update(D2)
D.keys()复制代码而下面这些就不是原子操作
i = i+1
L.append(L[-1])
L[i] = L[j]
D[x] = D[x] + 1复制代码像上面的我使用自增操作 number += 1，其实等价于 number = number + 1，可以看到这种可以拆分成多个步骤（先读取相加再赋值），并不属于原子操作。
这样就导致多个线程同时读取时，有可能读取到同一个 number 值，读取两次，却只加了一次，最终导致自增的次数小于预期。
当我们还是无法确定我们的代码是否具有原子性的时候，可以尝试通过 dis 模块里的 dis 函数来查看
当我们执行这段代码时，可以看到 number += 1 这一行代码，由两条字节码实现。
BINARY_ADD：将两个值相加STORE_GLOBAL： 将相加后的值重新赋值
每一条字节码指令都是一个整体，无法分割，他实现的效果也就是我们所说的原子操作。
当一行代码被分成多条字节码指令的时候，就代表在线程线程切换时，有可能只执行了一条字节码指令，此时若这行代码里有被多个线程共享的变量或资源时，并且拆分的多条指令里有对于这个共享变量的写操作，就会发生数据的冲突，导致数据的不准确。
为了对比，我们从上面列表的原子操作拿一个出来也来试试，是不是真如官网所说的原子操作。
这里我拿字典的 update 操作举例，代码和执行过程如下图
从截图里可以看到，info.update(new) 虽然也分为好几个操作
LOAD_GLOBAL：加载全局变量LOAD_ATTR： 加载属性，获取 update 方法LOAD_FAST：加载 new 变量CALL_FUNCTION：调用函数POP_TOP：执行更新操作
但我们要知道真正会引导数据冲突的，其实不是读操作，而是写操作。
上面这么多字节码指令，写操作都只有一个（POP_TOP），因此字典的 update 方法是原子操作。
3. 实现人工原子操作
在多线程下，我们并不能保证我们的代码都具有原子性，因此如何让我们的代码变得具有 “原子性” ，就是一件很重要的事。
方法也很简单，就是当你在访问一个多线程间共享的资源时，加锁可以实现类似原子操作的效果，一个代码要嘛不执行，执行了的话就要执行完毕，才能接受线程的调度。
因此，我们使用加锁的方法，对例子一进行一些修改，使其具备原子性。
from threading import Thread, Lock
number = 0
lock = Lock()
def target():
global number
for _ in range(1000000):
with lock:
number += 1
thread_01 = Thread(target=target)
thread_02 = Thread(target=target)
thread_01.start()
thread_02.start()
thread_01.join()
thread_02.join()
print(number)复制代码此时，不管你执行多少遍，输出都是 2000000.
4. 为什么 Queue 是线程安全的？
Python 的 threading 模块里的消息通信机制主要有如下三种：
- Event
- Condition
- Queue
使用最多的是 Queue，而我们都知道它是线程安全的。当我们对它进行写入和提取的操作不会被中断而导致错误，这也是我们在使用队列时，不需要额外加锁的原因。
他是如何做到的呢？
其根本原因就是 Queue 实现了锁原语，因此他能像第三节那样实现人工原子操作。
原语指由若干个机器指令构成的完成某种特定功能的一段程序，具有不可分割性；即原语的执行必须是连续的，在执行过程中不允许被中断。
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