Python在Ubuntu中的多线程支持如何

总体结论 在 Ubuntu 上，Python 的多线程由 CPython 的 GIL（全局解释器锁） 与 操作系统线程共同决定：系统层面完全支持创建大量线程，同一进程可拥有成百上千条线程；但在 CPython 中，任意时刻只有一个线程能执行 Python 字节码。因此，多线程对 I/O 密集型任务（如网络、文件、数据库）非常有效；对 CPU 密集型任务难以线性利用多核，常需改用多进程或释放 GIL 的原生库来提升并行度。

适用场景与选择建议

快速上手示例

• 基础多线程

import threading

def worker(n):
    print(f"Thread-{
n}
     start")
    # 模拟I/O
    import time;
 time.sleep(1)
    print(f"Thread-{
n}
     done")

threads = [threading.Thread(target=worker, args=(i,)) for i in range(3)]
for t in threads: t.start()
for t in threads: t.join()

• 线程池与并发控制

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

def task(n):
    import time;
     time.sleep(0.5)
    return n * n

with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as pool:
    futures = [pool.submit(task, i) for i in range(8)]
    for f in as_completed(futures):
        print("Result:", f.result())

• 释放 GIL 的并行（CPU 密集示例）

# 计算密集型：用进程池或 NumPy（内部释放 GIL）
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import math

def heavy(x):
    return sum(math.sin(i) ** 2 for i in range(10_000_000))

if __name__ == "__main__":
    with ProcessPoolExecutor() as pool:
        results = pool.map(heavy, range(4))
    print(list(results))

上述写法在 Ubuntu 上可直接运行；I/O 密集用线程/协程，CPU 密集用进程或释放 GIL 的库效果更佳。

实践注意事项

• 线程安全与同步：共享数据需使用 threading.Lock/RLock、Semaphore、Condition、Event 等同步原语；优先使用 queue.Queue 等线程安全容器，减少显式锁的复杂度与死锁风险。
• 调试与可观测性：线程执行顺序不确定，建议加强日志；在 Linux 下可用 htop（按 H 显示线程）、ps -eLf | grep python 查看线程，/proc//task/ 目录可观察线程状态。
• 守护线程：将非关键后台任务设为 daemon，随主线程退出而结束，避免程序无法退出。
• 常见误区：仅靠增加线程数并不能提升 CPU 密集任务性能；优先评估任务类型，必要时改用 多进程 或 释放 GIL 的原生实现。

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