Python如何使用多线程实现代码非串行执行？

问题根源 #

你写的多线程代码串行执行的核心原因是：循环内每启动一个线程就立刻调用join()方法阻塞主线程，必须等当前子线程运行结束才会启动下一个，自然就变成了串行逻辑。
除此之外你的代码还有三个问题：

• 共享全局变量没有加线程锁，多线程同时修改会出现竞态条件，最终计算结果不准确
• 最小值计算逻辑存在边界错误，n=0时n-1=-1会取到数组最后一位元素，原有比较逻辑完全冗余
• 没必要通过kwargs传递全局字典，参数使用逻辑混乱

修正后代码 #

数组求和 #

import threading

matrix = [6,5,4,3,2,1,0]
sum_res = {"value": 0}
lock = threading.Lock()

def sum_task(index):
    global sum_res, lock
    current_val = matrix[index]
    # 仅修改共享变量时加锁，减少锁粒度提升效率
    with lock:
        sum_res['value'] += current_val

thread_pool = []
# 先启动所有线程
for i in range(len(matrix)):
    t = threading.Thread(target=sum_task, args=(i,))
    t.start()
    thread_pool.append(t)
# 所有线程启动完成后再统一等待执行结束
for t in thread_pool:
    t.join()

print("Suma: ", sum_res['value'])

求数组最小值 #

import threading

matrix = [6,5,4,3,2,1,0]
min_res = {"value": float('inf')}
lock = threading.Lock()

def min_task(index):
    global min_res, lock
    current_val = matrix[index]
    # 先做无锁判断，只有满足修改条件时再加锁
    if current_val < min_res['value']:
        with lock:
            # 加锁后二次校验，避免加锁前已被其他线程更新过最小值
            if current_val < min_res['value']:
                min_res['value'] = current_val

thread_pool = []
for i in range(len(matrix)):
    t = threading.Thread(target=min_task, args=(i,))
    t.start()
    thread_pool.append(t)
for t in thread_pool:
    t.join()

print("Minimum: ", min_res['value'])

补充说明 #

CPython解释器存在全局解释器锁（GIL），CPU密集型任务用多线程无法实现真正的多核并行，仅能做到线程间并发调度，如果你是做CPU密集型计算，还是更推荐用多进程实现。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者neekitit