使用run_in_executor多线程执行时字典引用致数据交叉的问题

问题根源 #

你遇到的核心问题是Python里字典赋值是引用传递，不是值传递。执行frame2 = frame1后，两个变量指向的是同一个字典对象——修改frame2['data']本质上是修改了这份共享的字典数据，所以两个线程操作的是同一份内容，和executor的名称没有关系。

解决方案 #

要让两个线程操作独立的字典，必须创建字典的独立副本，常用两种方式：

1. 浅拷贝（适合单层字典） #

用字典自带的copy()方法创建副本，适用于没有嵌套可变对象的字典：

frame1 = {'data': 'hello'}
# 创建frame1的独立副本
frame2 = frame1.copy()
frame2['data'] = 'bye' 

executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()
sys.loop.run_in_executor(executor, MetodoInsertar, frame1)

executorpush = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()
sys.loop.run_in_executor(executorpush, MetodoInsertar, frame2)

2. 深拷贝（适合嵌套字典） #

如果字典里包含嵌套的可变对象（比如子字典、列表），浅拷贝无法完全隔离数据，需要用copy.deepcopy()：

import copy

frame1 = {'data': 'hello', 'nested': {'key': 'value'}}
# 递归创建完全独立的副本
frame2 = copy.deepcopy(frame1)
frame2['data'] = 'bye'
frame2['nested']['key'] = 'new_value'  # 此修改不会影响frame1的嵌套内容

executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()
sys.loop.run_in_executor(executor, MetodoInsertar, frame1)

executorpush = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()
sys.loop.run_in_executor(executorpush, MetodoInsertar, frame2)

额外优化提示 #

不需要创建多个ThreadPoolExecutor实例，单个executor就能提交多个线程任务，简化代码：

executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
sys.loop.run_in_executor(executor, MetodoInsertar, frame1)
sys.loop.run_in_executor(executor, MetodoInsertar, frame2)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Santiago Trujillo Terán