Является ли список (list) в Python потокобезопасным?

В Python список (list) не является потокобезопасным. Это означает, что если несколько потоков одновременно изменяют список (например, добавляют или удаляют элементы), это может привести к состоянию гонки (race condition), повреждению данных или неожиданному поведению. Это происходит потому, что операции со списком не являются атомарными.

Пример проблемы (состояние гонки):

import threading

shared_list = []

def add_items():
    for i in range(1000):
        shared_list.append(i)

threads = []
for _ in range(10):
    t = threading.Thread(target=add_items)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

# Ожидаемый размер: 10 * 1000 = 10000
# Фактический размер может быть меньше из-за состояний гонки
print(len(shared_list))

Решение для потокобезопасной работы:

1. Использование threading.Lock: Это самый распространенный способ синхронизации доступа к общим ресурсам. Блокировка гарантирует, что только один поток может выполнять критическую секцию кода в любой момент времени.

   import threading
   
   lock = threading.Lock()
   shared_list = []
   
   def add_items_safe():
       for i in range(1000):
           with lock: # Захватываем блокировку перед изменением списка
               shared_list.append(i)
   
   threads = []
   for _ in range(10):
       t = threading.Thread(target=add_items_safe)
       threads.append(t)
       t.start()
   
   for t in threads:
       t.join()
   
   print(len(shared_list)) # Будет 10000

2. Использование queue.Queue: Если требуется потокобезопасная структура данных с логикой FIFO (первым пришел — первым ушел), queue.Queue из модуля queue является отличным выбором, так как он изначально разработан для потокобезопасного обмена данными между потоками.

3. Для межпроцессного взаимодействия: Для обмена данными между процессами (не потоками) можно использовать multiprocessing.Manager().list() или другие средства синхронизации из модуля multiprocessing.