Question

我正在尝试理解线程如何在python中工作，而我对一些事情略感困惑。

我的印象是你在使用线程时可以同时并行运行不同的任务？

下面的代码将演示我遇到的一些线程问题。（我知道有更好的方法来编写端口扫描程序，但这将澄清我遇到的问题）

============开始示例============

    import socket
    import threading

    def test2(start,end):

         for i in range(int(start),int(end)):
             server = 'localhost'
             s = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
             try:
                 s.connect((server,i))
                 print("port", i , "is open", threading.current_thread().name)
                 s.close()
             except socket.error as e:
                 s.close()
     def threader():
         print(threading.current_thread().name)

         if threading.current_thread().name == "Thread-0":
              test2(1,1000)

         elif threading.current_thread().name == "Thread-1":
             test2(1000,2000)

         elif threading.current_thread().name == "Thread-2":
             test2(2000,3000)

         elif threading.current_thread().name == "Thread-3":
             test2(3000,4000)

     for i in range(4):
         t = threading.Thread(target=threader, name= "Thread-"+str(i))
         t.start()

============结束示例============

如果我用1个线程扫描1000个端口，通常需要大约7-8秒。

上面代码的问题在于执行时需要大约30秒。

如果所有线程并行运行并扫描相同数量的端口，是否需要大约7-8秒才能执行？

如果有人能解释我在这里做错了什么，我真的很感激。

TIA！

Answer 1

要考虑的一件事是CPython的线程实现。由于所谓的全局解释器锁定--GIL（您可以在https://wiki.python.org/moin/GlobalInterpreterLock找到更多信息），Python中没有真正的并行性。

这意味着由于需要在这些线程与其串行运行时之间进行上下文切换，因此在任务上运行更多线程实际上可能会产生更差的性能结果。

如果你想要一个真正的加速，你可以使用不同的Python实现，支持并行处理（如Jython）或查看multiprocessing模块。

我修改了你的代码，给出了各种实现的运行时间示例：

2.47829794884 # serial port scan
2.47367095947 # threaded port scan
0.693325996399 # port scan using multiprocessing

结果来自Fedora 20,4核心CPU笔记本电脑扫描40000端口（或每个线程/进程10000个端口。

python线程 - 请解释

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