Python 3.6线程切换问题：切片赋值间能否中断及不可中断操作

第一个问题：切片与赋值之间是否会发生上下文切换？ #

答案是完全有可能。

咱们看thread2里的代码my_list = my_list[1:]，这行代码在底层会拆分成两个独立的操作：

1. 读取当前的my_list，执行切片操作[1:]，生成一个新的列表对象；
2. 将这个新列表的引用赋值给全局变量my_list。

这两个操作之间没有任何“保护”机制，操作系统的线程调度器完全可以在第一步完成后、第二步开始前，暂停thread2的执行，切换到thread1去运行my_list.append(10)。等后续切回thread2时，它会把之前切片得到的旧结果赋值给my_list，直接覆盖掉thread1刚才对原列表的修改，导致数据不一致的问题。

第二个问题：哪些操作不会被上下文切换中断？ #

这类操作叫做原子操作——它们是不可分割的，要么完全执行完毕，要么完全不执行，中间不会被线程调度打断。

结合常见的多线程编程场景（尤其是Python环境），典型的原子操作包括：

• 单个字节码级别的操作：比如Python中list.append()、dict[key] = value（单纯赋值，右边不是复杂表达式）、简单的变量赋值（如x = 10），这些操作对应解释器的单个字节码指令，受GIL保护，执行过程中不会被打断；
• 硬件级别的原子指令：比如CPU支持的原子加减、原子交换操作，这类操作由硬件保证不可分割；
• 语言或标准库提供的原子类型操作：比如Python的threading.Lock锁定后的代码块（虽然代码块本身不是原子，但锁保证了同一时间只有一个线程执行，相当于模拟了原子性），或者queue模块中的队列操作（内部已经做了线程安全的原子处理）。

需要注意的是，像x += 1这种看似简单的操作，其实是“读取x的值→加1→写回x”三个步骤的组合，不属于原子操作，中间依然可能被上下文切换打断。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者masb