Python，使用多线程。线程对象增加了每个线程的执行时间

Question

我发现在使用 threading.Thread 类时，如果同时运行多个线程，每个线程的执行速度都会变慢。这是一个演示这一点的小示例程序。

如果我用 1 个线程运行它，每次迭代在我的计算机上大约需要半秒。如果我用 4 个线程运行它，每次迭代大约需要 4 秒。

我是否遗漏了子类化 threading.Thread 对象的一些关键部分？

提前致谢

import sys
import os
import time
from threading import Thread

class LoaderThread(Thread):

    def __init__(self):
        super(LoaderThread,self).__init__()
        self.daemon = True
        self.start()

    def run(self):
        while True:
            tic = time.time()
            x = 0
            for i in range(int(1e7)):
                x += 1
            print 'took %f sec' % (time.time()-tic)

class Test(object):

    def __init__(self, n_threads):
        self.n_threads = n_threads

        # kick off threads
        self.threads = []
        for i in range(self.n_threads):
            self.threads.append(LoaderThread())

if __name__ == '__main__':
    print 'With %d thread(s)' % int(sys.argv[1])
    test = Test(int(sys.argv[1]))
    time.sleep(10)

Answer 1

在CPython中，由于GIL，一次只能执行一行python .

GIL 只对受 CPU 限制的进程有影响。 IO 绑定(bind)进程仍然从线程中获益(随着 GIL 的发布)。由于您的程序在 python 代码中“忙”循环，因此您看不到此处线程化的任何性能优势。

请注意，这是一个 CPython(实现)细节，严格来说并不是 python 语言本身的一部分。例如，Jython 和 IronPython 没有 GIL，可以有真正的并发线程。

如果您想在 CPython 中获得更好的并发性，请查看 multiprocessing 模块而不是 threading。