Python线程中两种join()调用方式的差异是什么？

问题描述 #

我想用threading包计算数字的平方，写了如下代码，但对join()方法的放置位置感到困惑——虽然两种写法输出结果相同，但猜测存在差异，想了解具体区别：

import threading
def my_squr(num):   #if this function take long time to run
    print(num*num)
    return num*num

if __name__ == "__main__":

    l1 = [1,3,5,7,11,13,15,17]
    for i, item in enumerate(l1):
        if i % 3 == 0:
            t1 = threading.Thread(target=my_squr, args=(item,))
            t1.start()
            t1.join()
        elif i % 3 == 1:
            t2 = threading.Thread(target=my_squr, args=(item,))
            t2.start()
            t2.join()
        else:
            t3 = threading.Thread(target=my_squr, args=(item,))
            t3.start()
            t3.join()

    # t1.join()
    # t2.join()
    # t3.join()

    print("Done")

两种join()写法的核心区别 #

1. 循环内调用join()（当前代码的写法）

这种写法本质是串行执行所有线程：

• 每启动一个线程后立刻调用t.join()，会强制主线程暂停，直到这个子线程完全执行完毕，才会进入下一次循环处理下一个元素
• 相当于放弃了多线程的并发优势，和直接在主线程里逐个调用my_squr(item)没有区别
• 如果my_squr是耗时任务（比如加time.sleep(1)），总耗时等于所有任务执行时间的总和（比如8个任务各耗时1秒，总耗时8秒）

2. 循环外调用join()（注释写法需修正后才正确）

原注释中的写法有bug：t1/t2/t3会被循环多次赋值，最后join()的只是最后一次创建的线程，前面的线程未被主线程等待。正确的做法是把所有线程对象存入列表再统一join()：

import threading
def my_squr(num):
    print(num*num)
    return num*num

if __name__ == "__main__":
    l1 = [1,3,5,7,11,13,15,17]
    threads = []
    for item in l1:
        t = threading.Thread(target=my_squr, args=(item,))
        threads.append(t)
        t.start()
    
    # 统一等待所有线程完成
    for t in threads:
        t.join()
    
    print("Done")

这种写法的核心是并发执行所有线程：

• 先一次性启动所有子线程，让它们同时运行（IO密集型任务能明显提升效率，CPU密集型受Python GIL限制效果有限，但逻辑上是并发）
• 主线程最后等待所有子线程执行完毕后，才会打印Done
• 如果my_squr是耗时任务，总耗时等于单个任务的最长执行时间（比如8个任务各耗时1秒，总耗时约1秒）

为什么两种写法结果看起来相同？ #

因为你的my_squr是极快的计算任务，线程启动和执行的时间可以忽略不计，串行和并发的执行效果在输出上几乎没有差别。如果给my_squr加上耗时操作（比如time.sleep(1)），就能立刻看到两种写法的耗时差异。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者4daJKong