訪問同一對象時，Python線程和全局解釋器鎖定

Question

我試圖了解python線程及其工作方式。

據我了解，我知道有GIL（全局解釋器鎖）可以防止兩個線程同時訪問內存。

即使它會使程序變慢，這也很合理。

但是下面的代碼顯示了意外的結果。

import thread, time
mylist = [[0,1]]

def listTo300Elem(id):
    while len(mylist) < 300:
        mylist.append([id, mylist[-1][1]+1])

thread.start_new_thread(listTo300Elem, (1,))
thread.start_new_thread(listTo300Elem, (2,))
thread.start_new_thread(listTo300Elem, (3,))
thread.start_new_thread(listTo300Elem, (4,))
thread.start_new_thread(listTo300Elem, (5,))
thread.start_new_thread(listTo300Elem, (6,))
thread.start_new_thread(listTo300Elem, (7,))

time.sleep(5)

print mylist
print len(mylist)

結果是

[[0，1]，[1，2]，[1，3]，[1，4]，[1，5]，[1，6]，[1，7]，[1，8]，[ 1，9]，[1，10]，[1，11]，[1，12]，[1，13]，[1，14]，[1，15]，[1，16]，[1， 17]，[1、18]，[1、19]，[1、20]，[1、21]，[1、22]，[1、23]，[1、24]，[1、25] ，[1、26]，[1、27]，[1、28]，[1、29]，[1、30]，[1、31]，[1、32]，[1、33]，[ 1，34]，[1，35]，[1，36]，[1，37]，[1，38]，[1，39]，[1，40]，[1，41]，[1， 42]，[1、43]，[1、44]，[1、45]，[1、46]，[1、47]，[1、48]，[1、49]，[1、50] ，[1、51]，[1、52]，[1、53]，[1、54]，[1、55]，[1、56]，[1、57]，[1、58]，[ 1，59]，[1，60]，[1，61]，[1，62]，[1，63]，[1，64]，[1，65]，[1，66]，[1， 67]，[1、68]，[1、69]，[1、70]，[1、71]，[1、72]，[2、73]，[2、74]，[2、75] ，[2、76]，[2、77]，[2、78]，[2、79]，[5、80]，[5、81]，[5、82]，[5、83]，[ 5，84]，[5，85]，[5，86]，[5，87]，[5，88]，[5，89]，[5，90]，[5，91]，[5， 92]，[5、93]，[5、94]，[3、95]，[3、96]，[3、97]，[3、98]，[3、99]，[3、100] ，[3、101]，[3、102]，[3、103]，[3、104]，[3、105]，[3、106]，[3、107]，[3、108]，[ 3，109]，[3，110]，[3，111 ]，[3、112]，[3、113]，[3、114]，[3、115]，[3、116]，[3、117]，[7、118]，[7、119]， [7，120]，[7，121]，[7，122]，[7，123]，[7，124]，[2，80]，[2，81]，[2，82]，[2 ，83]，[2，84]，[2，85]，[2，86]，[2，87]，[2，88]，[2，89]，[2，90]，[2，91 ]，[2、92]，[2、93]，[2、94]，[2、95]，[2、96]，[2、97]，[2、98]，[2、99]， [2，100]，[2，101]，[2，102]，[2，103]，[2，104]，[2，105]，[2，106]，[2，107]，[2 ，108]，[2、109]，[2、110]，[2、111]，[2、112]，[2、113]，[2、114]，[2、115]，[2、116 ]，[2、117]，[2、118]，[2、119]，[2、120]，[2、121]，[2、122]，[2、123]，[2、124]， [2，125]，[2，126]，[2，127]，[2，128]，[2，129]，[2，130]，[2，131]，[2，132]，[2 ，133]，[2、134]，[2、135]，[2、136]，[2、137]，[2、138]，[2、139]，[2、140]，[2、141] ]，[7、125]，[7、126]，[7、127]，[7、128]，[7、129]，[7、130]，[7、131]，[7、132]， [7，133]，[7，134]，[7，135]，[7，136]，[7，137]，[7，138]，[7，139]，[7，140]，[7 ，141]，[7，142]，[7，143]，[7，144]，[7，145]，[7，146]，[7，147]，[7，148]，[7，149] ]，[7、150]，[7、151 ]，[7、152]，[7、153]，[7、154]，[7、155]，[7、156]，[7、157]，[7、158]，[7、159]， [7，160]，[7，161]，[7，162]，[7，163]，[7，164]，[7，165]，[7，166]，[7，167]，[7 ，168]，[7，169]，[7，170]，[7，171]，[6，172]，[6，173]，[6，174]，[6，175]，[6，176] ]，[6、177]，[6、178]，[3、179]，[3、180]，[3、181]，[3、182]，[3、183]，[3、184]， [3，185]，[3，186]，[3，187]，[3，188]，[3，189]，[3，190]，[3，191]，[3，192]，[3 ，193]，[3，194]，[3，195]，[3，196]，[3，197]，[3，198]，[3，199]，[3，200]，[3，201] ]，[7、202]，[7、203]，[7、204]，[7、205]，[7、206]，[7、207]，[7、208]，[7、209]， [1、210]，[1、211]，[1、212]，[1、213]，[1、214]，[1、215]，[1、216]，[1、217]，[1 ，218]，[1、219]，[1、220]，[1、221]，[1、222]，[1、223]，[1、224]，[1、225]，[1、226] ]，[1、227]，[1、228]，[1、229]，[1、230]，[1、231]，[1、232]，[1、233]，[1、234]， [1、235]，[1、236]，[1、237]，[1、238]，[3、239]，[5、240]，[2、142]，[6、179]] 304

據我了解，由於GIL，結果必須是有序的，但事實並非如此。

我可以得到此示例的說明以及要研究的其他項目嗎？

Answer 1

您期望什么？ 那個線程添加一個項目，之后另一個線程等等？ 比起為什么這么多線程，如果一次只能工作一個線程呢？ 線程試圖同時處理一個對象。 但是由於GIL對並行計算不是一件好事，所以它們做起來很難看。

為了更了解GIL的工作原理，您可以添加日志記錄。

logging.basicConfig(format="%(levelname)-8s [%(asctime)s] %(threadName)-12s %(message)s", level=logging.DEBUG, filename='log.log')

def listTo300Elem(id):
    list_len = len(mylist)
    while list_len < 300:
        item = mylist[-1][1]+1]
        mylist.append([id, item])
        logging.debug('Len = {}, item {} added'.format(list_len, item))
        list_len = len(mylist)
    logging.debug('Len = {}, exit'.format(list_len, item))

因此，python線程並不適合所有情況。