为什么我的Python线程会阻塞主线程，除非我添加打印或睡眠？

Question

有谁知道为什么运行此代码会导致脚本挂在线程中，除非我取消注释 print、sleep 或“if”条件，或者删除 try/ except？我的理解是这个线程不应该阻塞主线程。

import threading
import time  # noqa

class Something:
    def __init__(self):
        self.thread = threading.Thread(target=self.thread_loop, daemon=True)
        self.keep_looping = True
        self.a = 0

    def start_thread(self) -> None:
        self.thread.start()

    def stop_thread(self) -> None:
        self.keep_looping = False
        print('stop')

    def thread_loop(self) -> None:
        print('thread_loop')
        while self.keep_looping:
            try:
                # print('loop')
                # time.sleep(0.1)
                self.a += 1
                # if self.a == 'xxxx':
                #     print(self.a)
                #     time.sleep(0.1)
            except Exception as err:
                print(err)


blinky = Something()
print('start')
blinky.start_thread()
print('stop')
blinky.stop_thread()
print('done')

Answer 1

有谁知道为什么运行此代码会导致脚本挂在线程中......？

我没有看到你的脚本挂起。如果我未经修改地运行它，我会看到：

start
thread_loop
stop
stop
done

有点不清楚你希望在这里完成什么；对

start_thread()

的调用和对

stop_thread()

的调用之间的时间实际上为零，但由于

thread_loop()

实现了严格的 CPU 绑定循环，我们可以通过在末尾添加额外的 print 来显示

something

正在发生你的代码：

blinky = Something()
print('start')
blinky.start_thread()
print('stop')
blinky.stop_thread()
print('done')
print(blinky.a)

根据上面的代码，我们看到：

start
thread_loop
stop
stop
done
159022

向我们展示

thread_loop

循环了 159,022 次（实际数量会根据您的 CPU 速度、系统中的 CPU 数量、运行的其他程序数量等而有所不同）。

有可能，在你的系统上，thread_loop

中的循环消耗了太多的CPU，以至于没有其他东西有时间运行......在这种情况下，任何显式休眠（例如

time.sleep()

）或参与的东西i/o（例如 

print

 语句）将让出对处理器的控制权，足以让另一个线程运行。

当您的代码

不

主要受CPU限制时，Python中的线程主要有用。由于全局解释器锁，Python 中的多个线程无法能够并行运行，从而导致了我在上一段中描述的情况。