threading.join()未等待线程结束？Python2.7多线程控制疑问

你遇到的问题其实有两个核心关键点，先帮你拆解清楚：

1. 你对join()的理解没错，但线程本身没“持续运行” #

join()确实会让主线程等待子线程结束后再继续执行，但你的func1里用了subprocess.Popen()——这个函数启动子进程后会立刻返回，不会等待do.py执行完毕。所以你的线程启动后，几毫秒内就执行完func1并结束了，join()自然也瞬间完成，导致下一轮循环立刻启动新线程，进而疯狂创建do.py子进程，最终电脑负载拉满。

2. 你的代码还有个致命bug：无限循环 #

看你的while j <= B循环，里面完全没有j += 1的逻辑！这会导致j永远停在初始值，无限创建线程和子进程，这绝对是负载过高的核心原因之一，先把这个bug修了！

解决方案 #

方案一：修改func1，让线程等待子进程结束，再手动控制并发 #

先让线程和do.py子进程的生命周期绑定，再用join()控制每次只运行2个线程：

import threading
import subprocess

def func1(string):
    # 启动子进程并等待它执行完毕
    proc = subprocess.Popen(string, shell=True)
    proc.wait()

A = 10  # 替换成你的实际A值
B = 5   # 替换成你的实际B值

for i in range(0, A):
    j = 0
    while j <= B:
        tl = []
        # 创建并启动第一个线程
        cmd = 'python do.py {} {} {}'.format(i, j, 3)
        t = threading.Thread(target=func1, args=[cmd])
        t.start()
        tl.append(t)
        # 创建并启动第二个线程
        cmd = 'python do.py {} {} {}'.format(i, j, 3)
        t = threading.Thread(target=func1, args=[cmd])
        t.start()
        tl.append(t)
        # 等待这两个线程（及对应的do.py进程）结束
        for t in tl:
            t.join()
        j += 1  # 必须递增j，避免无限循环！

方案二：用线程池更优雅地控制并发（推荐） #

Python 2.7可以用multiprocessing.dummy.ThreadPool（基于线程的池），它会自动帮你管理线程数量，不用手动维护线程列表和join()：

from multiprocessing.dummy import ThreadPool
import subprocess

def func1(string):
    proc = subprocess.Popen(string, shell=True)
    proc.wait()

A = 10
B = 5

# 生成所有要执行的命令列表
commands = []
for i in range(0, A):
    j = 0
    while j <= B:
        # 这里注意：你原来的代码重复添加了两次完全相同的命令，是笔误的话可以删掉一个
        cmd = 'python do.py {} {} {}'.format(i, j, 3)
        commands.append(cmd)
        cmd = 'python do.py {} {} {}'.format(i, j, 3)
        commands.append(cmd)
        j += 1

# 创建最多同时运行2个线程的线程池
pool = ThreadPool(2)
# 批量执行所有命令，自动控制并发数
pool.map(func1, commands)
# 关闭池并等待所有任务完成
pool.close()
pool.join()

这样就能严格保证同一时间最多有2个do.py进程在运行，不会让电脑负载过高。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者meleke