Pythonの辞書のスレッドセーフ

辞書を持っているクラスがあります

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

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

そして、私はメソッドを呼び出す4つのスレッド（各レストランに1つ）を実行していますOrderBook.addOrder。次に、各スレッドによって実行される関数を示します。

def addOrders(restaurant_name):

    #creates orders
    ...

    OrderBook.addOrder(restaurant_name, orders)

これは安全ですか、または呼び出す前にロックを使用する必要がありますaddOrderか？

Pythonの組み込み構造は単一の操作に対してスレッドセーフですが、ステートメントが実際に複数の操作になる場所を確認するのが難しい場合があります。

コードは安全でなければなりません。覚えておいてください。ここにロックをかけると、オーバーヘッドがほとんどなくなり、安心できます。

詳細についてはhttp://effbot.org/pyfaq/what-kinds-of-global-value-mutation-are-thread-safe.htmをご覧ください。

はい、組み込み型は本質的にスレッドセーフです：http : //docs.python.org/glossary.html#term-global-interpreter-lock

これにより、同時アクセスに対してオブジェクトモデル（dictなどの重要な組み込み型を含む）が暗黙的に安全になるため、CPythonの実装が簡素化されます。

グーグルのスタイルガイドはdictの原子性に依存しないようにアドバイスします

：でさらに詳細に説明アトミックであるPythonの変数の割り当て？

組み込み型の原子性に依存しないでください。

ディクショナリなどのPythonの組み込みデータ型にはアトミック操作があるように見えますが、アトミックでない場合があります（例：__hash__または__eq__ Pythonメソッドとして実装されている）場合があり、そのアトミック性に依存するべきではありません。また、アトミック変数の割り当てに依存するべきではありません（これは辞書に依存するため）。

Queueスレッド間でデータをやり取りする好ましい方法として、モジュールのQueueデータ型を使用します。それ以外の場合は、スレッドモジュールとそのロックプリミティブを使用します。threading.Condition下位レベルのロックを使用する代わりに使用できるように、条件変数の適切な使用について学びます。

そして私はこれに同意します。CPythonにはすでにGILがあるため、ロックを使用した場合のパフォーマンスへの影響は無視できます。これらのCPython実装の詳細が1日に変更されると、複雑なコードベースでバグを探すのに費やす時間がはるかに高くなります。