Python 为什么使用多线程来获得总和是正确的？

我的代码是

import threading

counter = 0

def worker():
    global counter
    counter += 1

if __name__ == "__main__":
    threads = []
    for i in range(1000):
        t = threading.Thread(target = worker)
        threads.append(t)
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()

    print counter

因为我不使用锁来保护共享资源，即计数器变量，我希望结果是一个小于1000的数字，但计数器总是1000，我不知道为什么。在Python中，

counter+=1

是原子操作吗

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Python中哪些操作使用GIL是原子的？

不要指望

x+=1

是线程安全的。这是它不起作用的地方（见Josiah Carlson的评论）：

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如果您反汇编

foo

：

In [80]: import dis

In [81]: dis.dis(foo)
  4           0 SETUP_LOOP              30 (to 33)
              3 LOAD_GLOBAL              0 (xrange)
              6 LOAD_CONST               1 (1000000)
              9 CALL_FUNCTION            1
             12 GET_ITER            
        >>   13 FOR_ITER                16 (to 32)
             16 STORE_FAST               0 (i)

  5          19 LOAD_GLOBAL              1 (x)
             22 LOAD_CONST               2 (1)
             25 INPLACE_ADD         
             26 STORE_GLOBAL             1 (x)
             29 JUMP_ABSOLUTE           13
        >>   32 POP_BLOCK           
        >>   33 LOAD_CONST               0 (None)
             36 RETURN_VALUE        

您可以看到，有一个

LOAD\u GLOBAL

来检索

x

的值，有一个

INPLACE\u ADD

，然后是一个

STORE\u GLOBAL

如果两个线程

连续加载\u GLOBAL

，则它们可能都加载相同的

x

值。然后它们都递增到相同的数字，并存储相同的数字。因此，一个线程的工作会覆盖另一个线程的工作。这不是线程安全的

如您所见，如果程序是线程安全的，

x

的最终值将是2000000，但是您几乎总是得到一个小于2000000的数字

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如果添加锁，则会得到“预期”答案：

屈服

2000000

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我认为您发布的代码没有出现问题的原因是：

for i in range(1000):
    t = threading.Thread(target = worker)
    threads.append(t)
    t.start()

---

这是因为您的

工作线程

完成得太快了，与生成新线程所需的时间相比，实际上线程之间没有竞争。在上面的Josiah Carlson示例中，每个线程都在

foo

中花费大量时间，这增加了线程冲突的可能性。

因为GIL，我猜具体来说，CPython是这样做的。@Mike使用GIL时什么操作是原子的？很好。我忘了反汇编指令，以确保它们实际上是解释器中的单字节代码调用。我已经删除了这些误导性的评论。为了补充你最后关于为什么这个问题没有出现的猜测：解释器在放弃GIL之前执行了一定数量的字节码操作，在我的脑海中，GIL大约是100。因此工作线程总是会在这个限制内很好地完成，因此看起来是原子线程。

2000000

for i in range(1000):
    t = threading.Thread(target = worker)
    threads.append(t)
    t.start()