何时，为什么以及如何在Python中调用thread.join（）？

Question

我有这个python线程代码。

import threading

def sum(value):
    sum = 0
    for i in range(value+1):
        sum += i
    print "I'm done with %d - %d\n" % (value, sum)
    return sum

r = range(500001, 500000*2, 100)

ts = []
for u in r:
    t = threading.Thread(target=sum, args = (u,))
    ts.append(t)
    t.start()

for t in ts:
   t.join()

执行此操作，我有数百个线程在工作。

但是，当我在t.start（）之后移动t.join（）时，我只有两个线程在工作。

for u in r:
    t = threading.Thread(target=sum, args = (u,))
    ts.append(t)
    t.start()
    t.join()

我使用不调用t.join（）的代码进行了测试，但似乎工作正常吗？

那么何时，如何以及如何使用thread.join（）？

Answer 1

您似乎不明白Thread.join的作用。调用join时，当前线程将阻止，直到该线程结束。所以你正在等待线程完成，阻止你启动任何其他线程。

join背后的想法是在继续之前等待其他线程。在您的情况下，您希望等待所有线程在主程序结束时完成。否则，如果你没有这样做，并且主程序将结束，那么它创建的所有线程都将被终止。所以通常，你应该在最后有一个循环，它连接所有创建的线程，以防止主线程提前退出。

Answer 2

简短回答：这一个：

for t in ts:
   t.join()

通常是启动小线程数的惯用方法。执行.join意味着主线程在执行之前等待给定线程完成。您通常在启动所有线程后执行此操作。

更长的答案：

len(list(range(500001, 500000*2, 100)))
Out[1]: 5000

您尝试一次启动5000个主题。你的电脑仍然是一块奇迹！

您在调度工作程序的循环中.join的方法永远不会有超过2个线程（即只有一个工作线程）同时进行。您的主线程必须等待每个工作线程完成才能继续下一个。您已经防止了计算机崩溃，但是您的代码将比您从未首先使用过线程更慢！

此时我还在谈论GIL，但我暂时把它放在一边。将线程创建限制为合理限制（即多于一个，小于5000）所需的是ThreadPool。有多种方法可以做到这一点。你可以自己动手 - 这对于threading.Semaphore来说相当简单。您可以使用3.2 +＆＃39; concurrent.futures包。你可以使用一些第三方解决方案。由您决定，每个API都会有不同的API，因此我无法进一步讨论。

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强制性GIL讨论

cPython程序员必须与GIL一起生活。简而言之，Global Interpreter Lock意味着只有一个线程可以一次执行python字节码。这意味着在处理器绑定的任务上（比如添加一堆数字），线程不会导致任何加速。实际上，设置和拆除线程所涉及的开销（更不用说上下文切换）将导致速度减慢。线程处理更有利于提高I / O绑定任务的收益，例如检索一堆URL。

multiprocessing和朋友们通过使用多个进程来回避GIL限制。这不是免费的 - 进程之间的数据传输是昂贵的，因此需要非常谨慎地不要编写依赖于共享状态的工作者。

Answer 3

join()等待你的线程完成，所以第一次使用会启动一百个线程，然后等待所有线程完成。第二次使用在每个线程启动另一个线程之前等待它的结束，这样做会破坏线程的目的。

第一次使用最有意义。你运行线程（所有这些）进行一些并行计算，然后等到所有这些都完成后再继续使用结果，以确保工作完成（即结果实际存在）。 / p>