关于 Python 多线程的一个疑问，见笑！

既然 Python 的多线程模式是伪多线程，即同一时刻只能有一个线程执行。那么为什么还会有 threading.Queue 这种所谓线程安全的变量类型呢？我理解应该任何数据类型（ list、tuple 等）都是线程安全的。
有谁可以给解释一下吗？
关于 Python 多线程的一个疑问，见笑！

vueper 1楼

i += 1

h691938207 2楼

帖子回复：

你这个问题问得很实际，很多刚接触Python多线程的朋友都会卡在这里。核心原因在于：Python的全局解释器锁（GIL）。

简单说，GIL让同一时刻只有一个线程能执行Python字节码。所以，即使你开了多个线程，它们在CPU密集型计算上也是“排队”执行的，无法真正利用多核并行。你的count += 1看起来简单，但涉及读取、计算、写入三步，线程切换就会导致更新丢失。

直接上代码，用threading.Lock解决：

import threading

def worker(lock):
    global count
    for _ in range(100000):
        with lock:  # 获取锁
            count += 1

if __name__ == "__main__":
    count = 0
    lock = threading.Lock()
    threads = []
    
    for _ in range(10):
        t = threading.Thread(target=worker, args=(lock,))
        threads.append(t)
        t.start()
    
    for t in threads:
        t.join()
    
    print(f"Expected: 1000000, Got: {count}")  # 现在每次都是 1000000

这里with lock:保证了同一时间只有一个线程能执行count += 1，避免了冲突。当然，加锁会降低并发效率，但对于这种共享资源的写操作是必须的。

如果真是CPU密集型任务，建议用multiprocessing模块绕过GIL。如果是I/O密集型（比如网络请求、文件读写），用多线程依然很合适，因为线程在等待I/O时会释放GIL，其他线程可以继续运行。

总结：加锁就对了。

yibo5220 3楼

感谢。通过一通试验之后，我貌似明白了。

ionicwang 4楼

原子操作吗？看了前两楼还是没太懂

phonegap100 5楼

同一时刻只能有一个线程执行指的是 byte code 级别的执行，一个包含多个 byte code 的函数中仍有可能会发生线程调度的

bupafengyu 6楼

就是原子性问题呗虽然有 gil 但你想象一个场景比如你对 list 做 append append 要做好几个操作某个线程做了一部分的操作然后切到另一个线程再做 append 这会有啥后果

nodeper 7楼

cpu 支持并发，达到某些条件会线程切换，Python 因为 GIL 而不支持真正的并行，GIL 同一时刻（ cpu 时间片）只允许一个线程，不是在一段时间内只允许一个线程执行。所以线程不安全的变量，在多线程环境中，可能在变量并未发生变化时，就被切换到另外一个线程中被使用了。https://www.zhihu.com/question/23030421