Python 多线程问题

你在 q 里面再加一句 time.sleep(5) 然后观察下就知道问题在哪里了



`t.join()`

尽量使用多进程，gil是Python的历史遗留问题

@RichardZhiming 嗯，只是想搞明白这个Python的多线程是怎么回事

join([timeout])
Wait until the thread terminates. This blocks the calling thread until the thread whose join() method is called terminates – either normally or through an unhandled exception – or until the optional timeout occurs.

@realityone 加上time.sleep(5)之后结果是21秒多，还是不太明白，麻烦能否再指点一下。是t.join()有问题么？

@zhyu 额，join()是要等待该线程结束才能再起其他的线程啊。也就是说加上join()就跟单线程一样咯？

threads = []
for i in range(4):
t = threading.Thread(target=q, args=(hosts[i],))
threads.append(t)
t.start()

for t in threads:
t.join()

这样应该会快些。

建议你用多进程 multiprocessing 模块。
python 的线程机制比较弱，一般用多进程或异步解决这个问题。

@alexapollo 我知道，我只是想弄明白Python的多线程是怎么回事。而且对于这段代码，多线程应该是会有效率上的提高的，但是我并没测试出有提高。所以想弄明白是怎么回事。

@latteczy GIL，查了就懂了。活用google，SO上这种问题蛮多的

@alexapollo 嗯，这段代码效率没提高就是楼上所说的t.join()位置不对。主要原因不在GIL吧

@latteczy 恩，是的

GIL 真是个活靶子。

@Shazoo 感谢！确实是这样。但是又有个问题是代码改正以后貌似没法统计运行时间了。。
https://gist.github.com/smartczy/35e692064b775dcc3e17#comment-1487649

gevent 用起来

这TM关GIL毛事 简直躺枪
要记住 断然给你提GIL的 要么是高手 要么是SB 有GIL还有multiprocessing呢 多线程最需要注意的应该是线程安全
这是threading.join的文档
join([timeout])
Wait until the thread terminates. This blocks the calling thread until the thread whose join() method is called terminates – either normally or through an unhandled exception – or until the optional timeout occurs.

When the timeout argument is present and not None, it should be a floating point number specifying a timeout for the operation in seconds (or fractions thereof). As join() always returns None, you must call isAlive() after join() to decide whether a timeout happened – if the thread is still alive, the join() call timed out.

When the timeout argument is not present or None, the operation will block until the thread terminates.

A thread can be join()ed many times.

join() raises a RuntimeError if an attempt is made to join the current thread as that would cause a deadlock. It is also an error to join() a thread before it has been started and attempts to do so raises the same exception.

看了之后你就发现 在上面加上t.join就和下面遍历的写法实质上是一模一样的.
一般网上很多教程给你加上setDaemon 加上join 你可以试着不加看是什么样的。等你熟悉了之后你就晓得那时候该用这些 哪时候不该用

@latteczy
试试不要join

@aec4d 多谢大神指点！大神莫激动。。。

aec4d 说的对，每个连接是0.7s时，问题已不是多线程的问题了， 是网络(服务器链路)问题.

@latteczy

如果需要统计时间，我觉得你可以在线程内部实现的。退出前打印下即可。如果要保证和之前类似的输出，就需要考虑在主线程内阻塞等待了。

@Shazoo 也就是说，保证按之前的请求顺序输出和提高效率二者始终是矛盾的，这么理解对吧？

@aec4d 网上一票SB只要看到别人用python写多线程程序,立马就喷,立马搬出GIL,立马要你改成多进程,以前我还会吐槽下这些不懂装懂的家伙,现在直接无视..

不是所有的多线程一定带来效益的提升。。。。。尤其是里面有网络请求这样的东西的时候。
线程同步会坑很大一堆时间，完全和多线程带来的收益抵消甚至更严重的问题。

个人看法，多线程只用在相互之间毫无关系，一丁点关系都没有。不需要同步状态。没有顺序关联的时候是最有效的。其他时候，纯粹是自己给自己找麻烦（线程同步很蛋疼的）

@sampeng 这种情况还好吧……加锁就可以了

@Shazoo
这个地方不加join和加
for t in threads:
t.join()
效果应该是一样的吧

计划今后生产、开发环境换成pypy，版本未定

@latteczy 也不矛盾了。你如果需要得到类似顺序执行的结果，就需要线程之间同步。同步方法有很多，这个情况下，比较简单的就是每个线程都记录下自己的执行时间，然后所有线程结束后，比较下，输出最长即可。