如何用Python同时启动大量线程并统计总执行时间？

核心问题 #

你当前的代码中，在同一个循环里调用threads[i].start()后立刻执行threads[i].join()，这会导致程序必须等当前线程完全执行完毕，才会启动下一个线程，最终所有线程串行执行，总耗时等于所有线程执行时间的总和。

正确实现方式 #

只需要把线程的启动和等待操作拆成两个独立循环：先一次性启动所有线程，再统一等待所有线程执行结束。这样所有线程就能并行运行，总耗时会接近单个线程的执行时间（和你手动创建8个线程的效果一致）。

修改后的代码示例：

import threading
import time

def TypeA():
    # 模拟TypeA的执行逻辑，这里以休眠2秒为例
    time.sleep(2)

def TypeB():
    # 模拟TypeB的执行逻辑，这里以休眠2秒为例
    time.sleep(2)

threads = {}
# 创建50个TypeA线程
for i in range(50):
    threads[i] = threading.Thread(target=TypeA)
# 创建50个TypeB线程
for i in range(50, 100):
    threads[i] = threading.Thread(target=TypeB)

programStartTime = time.time()

# 第一步：批量启动所有线程
for i in range(100):
    threads[i].start()

# 第二步：统一等待所有线程执行完成
for i in range(100):
    threads[i].join()

programEndTime = time.time()
totalProgramTime = programEndTime - programStartTime
print(f"总执行时间：{totalProgramTime:.2f}秒")

额外优化建议 #

可以用列表代替字典存储线程，写法更简洁：

threads = []
# 添加50个TypeA线程
for _ in range(50):
    threads.append(threading.Thread(target=TypeA))
# 添加50个TypeB线程
for _ in range(50):
    threads.append(threading.Thread(target=TypeB))

# 启动所有线程
for thread in threads:
    thread.start()

# 等待所有线程结束
for thread in threads:
    thread.join()

如果线程数量更多，也可以使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor来更高效地管理线程，但对于100个线程来说，直接用循环启动已经足够简单高效。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Canberk Ekinci