При работе с несколькими потоками в Python доступ к памяти требует синхронизации, чтобы избежать состояния гонки и повреждения данных.

Основные механизмы:

GIL (Global Interpreter Lock): В стандартном CPython интерпретаторе существует глобальная блокировка, которая позволяет выполнять байт-код только одному потоку одновременно. Это упрощает работу с памятью, но ограничивает параллелизм в CPU-bound задачах.
Мьютексы и блокировки (Locks): Для защиты общих ресурсов и данных используют объекты threading.Lock, RLock и другие. Они позволяют гарантировать, что только один поток в данный момент изменяет данные.
Очереди (Queues): Для обмена данными между потоками часто применяют потокобезопасные очереди из модуля queue.
Модуль multiprocessing: Для обхода ограничений GIL используют процессы, которые имеют отдельную память.

Пример использования блокировки:

import threading

counter = 0
lock = threading.Lock()

def increment():
    global counter
    with lock:
        temp = counter
        temp += 1
        counter = temp

threads = [threading.Thread(target=increment) for _ in range(1000)]
for t in threads:
    t.start()
for t in threads:
    t.join()

print(counter)  # Ожидается 1000

Таким образом, доступ к памяти при многопоточности в Python требует использования синхронизации для корректной работы с общими данными.

Как осуществляется доступ к памяти при работе с несколькими потоками одновременно?