循环启动多线程后，线程完成打印存在明显延迟的原因分析

我写了一个th()函数，它会计数到指定数值后打印"done"。我想同时启动n个这样的线程并行运行，代码如下：

thread_num = 3 # 这里n设为3，但实际我想要更大的数值

thrds = []

i = 0
while i < thread_num:
    thr = Thread(target=th, args=())
    thrds.append(thr)
    i += 1
    print("thread", str(i), "added")

for t in thrds:
    t.start()
    t.join()

我原本期望所有线程能同时打印"done"，但它们的打印有明显延迟。线程启动提示看起来是同时出现的，但"done"的打印间隔很长。这是为什么？

补充的th()函数代码：

def th():
    v = 0
    num = 10**7

    while v < num:
        v += 1
    print("done")

• 核心原因：Python的GIL（全局解释器锁）限制
  CPython解释器的GIL机制，会确保同一时刻只有一个线程能执行Python字节码。你的th()是纯CPU密集型任务，所有线程都在争抢GIL，根本没法真正并行执行。看起来线程是同时启动了，但实际它们是交替占用CPU——一个线程执行一段时间后释放GIL，另一个才能继续跑，所以每个线程的计数任务是串行完成的，自然"done"的打印会有明显间隔。

• 代码隐藏问题：join()的位置错了
  你在循环里启动一个线程就立刻调用t.join()，这会让主线程等当前线程完全跑完，才会启动下一个线程！也就是说你的线程根本不是并行启动的，是串行执行的：第一个线程跑完打印"done"，第二个才开始跑，接着是第三个。这直接加剧了"done"的打印间隔问题。

• 解决办法

  1. 调整join()的位置，让线程真正同时启动
     先把所有线程都启动，再统一调用join()等待所有线程结束。修改后的代码：

     thread_num = 3
     
     thrds = []
     
     for i in range(thread_num):
         thr = Thread(target=th, args=())
         thrds.append(thr)
         print("thread", str(i+1), "added")
     
     # 先批量启动所有线程
     for t in thrds:
         t.start()
     
     # 再统一等待所有线程结束
     for t in thrds:
         t.join()
     

     调整后线程会同时启动，但由于GIL限制，CPU密集型任务依然无法并行，只是启动时机同步了。

  2. 用多进程替代多线程，实现真正并行
     如果想让CPU密集型任务真正并行执行，得用multiprocessing模块的Process类——每个进程有独立的Python解释器和GIL，能利用多核CPU的优势。示例代码：

     from multiprocessing import Process
     
     def th():
         v = 0
         num = 10**7
         while v < num:
             v += 1
         print("done")
     
     if __name__ == "__main__":
         thread_num = 3
         procs = []
         for i in range(thread_num):
             proc = Process(target=th, args=())
             procs.append(proc)
             print("process", str(i+1), "added")
     
         for p in procs:
             p.start()
     
         for p in procs:
             p.join()
     

     这样多个计数任务就能真正并行跑起来，"done"的打印会几乎同时出现。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shoto Todoroki