单线程持续更新变量，多线程只读访问的标准实现方式

你的需求是单个线程持续更新变量，其他线程仅读取、无需协作，允许读取到不同版本的变量值，下面是对应的标准实现方式及修正后的示例：

先修正你的示例代码问题 #

原代码里t2 = Thread(target=thread_target2())是错误的——这里直接调用了thread_target2函数，而非传递函数引用，应该改为threading.Thread(target=thread_target2)。另外需要补充必要的模块导入，以及设置守护线程避免主程序无法正常退出。

修正后的可运行代码：

import threading
import random
import time

number = 0

def write_thread():
    global number
    while True:
        # 对不可变类型（int）的赋值是原子操作，不会出现半更新状态
        number = random.randint(1, 60)
        time.sleep(0.1)  # 降低CPU占用

def read_thread():
    global number
    for _ in range(10):
        print(f"读取到数值：{number}")
        time.sleep(1)

if __name__ == "__main__":
    t_write = threading.Thread(target=write_thread)
    t_write.daemon = True  # 设置为守护线程，主程序结束时自动终止
    t_read = threading.Thread(target=read_thread)
    
    t_write.start()
    t_read.start()
    t_read.join()

标准实现工具与语法 #

1. 普通全局变量（最适合你的需求） #

在Python中，对于不可变类型（int、str、float等），单线程的赋值操作是原子性的——也就是说，写线程的赋值要么完全完成，要么没开始，不会出现读取线程读到“半完成”的值的情况。这种方式完全符合你的需求：

• 无需额外同步工具，代码简洁
• 允许不同读取线程读到不同版本的变量值
• 注意：如果变量是可变类型（如list、dict），修改操作（比如list.append()）不是原子的，可能会读到中间状态；如果接受这种情况可以不用锁，否则需要加threading.Lock。

2. 可选进阶工具（针对特殊需求） #

如果后续需要扩展需求，比如读取线程要感知变量更新，可以用threading.Event来触发通知；如果需要读取线程按顺序获取更新值，可以用queue.Queue实现生产者-消费者模式，但这些都超出了你当前的需求范围。

核心注意点 #

• 确保写线程的变量操作是原子性的，避免读取到无效的中间值
• 无限循环的写线程建议设置为守护线程，避免主程序退出后仍在后台运行

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Entman