当访问同一对象时，Python线程和全局解释器锁定

Question

我正在尝试理解python线程及其工作方式。

从我的理解中，我知道有GIL（全局解释器锁）可以防止两个线程同时访问内存。

这是非常合理的，即使它减慢了程序。

但是下面的代码显示出意外的结果。

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)

结果是

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

从我的理解中，结果必须是由于吉尔的秩序，但事实并非如此。

我可以为此示例提供解释，以及更多的项目？

Answer 1

您期望什么？那一个线程添加一个项目，然后再添加另一个线程等。比为什么有这么多线程，如果它们一次工作？线程正在尝试与一个对象同时使用。但是，由于GIL并不是进行并行计算的好事，因此它们如此丑陋。

要获得更多的不可思议的吉尔，您可以添加记录。

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中的线程不适合所有情况。