Jupyter Notebook与命令行中Python threading线程数不一致问题

核心原因是Jupyter Notebook的输出捕获机制与线程执行的时机差导致的，具体拆解如下：

命令行环境的输出逻辑 #

当你调用hello_thread.start()启动子线程后，主线程会立即继续执行后续代码。虽然子线程里只是执行一句打印，但命令行的IO操作更直接，主线程执行到active_count()时，子线程还处于运行状态（尚未完成退出），因此active_count()会统计到主线程+正在运行的子线程两个线程，输出结果为2 thread(s)。

Jupyter Notebook环境的输出逻辑 #

Jupyter为了把线程中的输出转发到前端界面，会对线程的IO操作做特殊处理，这个转发过程存在微小延迟。而主线程的执行速度极快，在子线程完成所有操作（包括输出转发）并退出前，主线程已经执行到了active_count()，此时子线程已经结束，所以active_count()仅统计到当前的主线程，输出结果为1 thread(s)。

验证方法 #

如果给子线程加一段短暂休眠，延长其存活时间，就能让Jupyter的输出和命令行保持一致：

import threading
import time

def hello_from_thread():
    print(f'Hello from thread {threading.current_thread()}!')
    time.sleep(0.1)  # 让子线程多存活一段时间

hello_thread = threading.Thread(target=hello_from_thread) 
hello_thread.start()

total_threads = threading.active_count()
thread_name = threading.current_thread().name

print(f'Python is currently running {total_threads} thread(s)')
print(f'The current thread is {thread_name}')

hello_thread.join() 

此时Jupyter中active_count()也会显示2 thread(s)，因为主线程统计时子线程仍处于休眠状态，尚未退出。

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