Python字典中的线程安全

我有一堂课，有一本字典

class OrderBook:
    orders = {'Restaurant1': None,
              'Restaurant2': None,
              'Restaurant3': None,
              'Restaurant4': None}

    @staticmethod
    def addOrder(restaurant_name, orders):
        OrderBook.orders[restaurant_name] = orders

我正在运行4个线程（每个餐厅一个线程）来调用方法OrderBook.addOrder。这是每个线程运行的函数：

def addOrders(restaurant_name):

    #creates orders
    ...

    OrderBook.addOrder(restaurant_name, orders)

这样安全吗，还是在致电之前必须使用锁addOrder？

Python的内置结构对于单个操作是线程安全的，但是有时很难看到一条语句真正变成了多个操作。

您的代码应该是安全的。请记住：这里的锁几乎不会增加任何开销，并且让您高枕无忧。

http://effbot.org/pyfaq/what-kinds-of-global-value-mutation-are-thread-safe.htm 具有更多详细信息。

是的，内置类型本质上是线程安全的：http : //docs.python.org/glossary.html#term-global-interpreter-lock

通过使对象模型（包括关键的内置类型，如dict）隐式地安全地防止并发访问，从而简化了CPython的实现。

Google的风格指南建议不要依赖dict原子性

在以下位置进一步详细解释：Python变量赋值是原子的吗？

不要依赖内置类型的原子性。

尽管Python的内置数据类型（如字典）似乎具有原子操作，但在某些极端情况下，它们不是原子操作（例如，如果将__hash__或__eq__实现为Python方法），则不应依赖其原子性。您也不应该依赖于原子变量赋值（因为这又取决于字典）。

使用Queue模块的Queue数据类型作为在线程之间传递数据的首选方式。否则，请使用线程模块及其锁定原语。了解如何正确使用条件变量，以便可以使用threading.Condition而不是使用较低级别的锁。

我同意这一观点：CPython中已经存在GIL，因此使用Lock的性能影响可以忽略不计。当这些CPython实现细节一天之内改变时，花在复杂代码库中的错误查找所花费的时间将大大增加。