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总所周知Python由于GIL的问题，使用多线程时同一时刻只有一个线程在工作。故Python会在所有线程之间不断的切换，每切换到一个线程会执行一段字节码指令然后切换到另一个线程。如果开启了很多线程，且只有小部分线程在工作，如果不休眠部分线程，那么每次切换到非工作线程时就会一直空转浪费资源，从而拖慢了整体效率。例如下面示例代码，总共启动了20个线程，随机分发100个计算10000阶乘的任务。
import time
import random
import threading
from queue import Queuerandom.seed(1234)
count = 0
lock = threading.Lock()def task(v: int):res = 1for i in range(1, v + 1):res = res * idef worker(input_queue: Queue):global countwhile True:if input_queue.empty():continuev = input_queue.get()task(v)with lock:count += 1if __name__ == '__main__':num_workers = 20num_tasks = 100queues = [Queue() for _ in range(num_workers)]threads = [threading.Thread(target=worker, args=(queues[i],)) for i in range(num_workers)]for thread in threads:thread.daemon = Truefor thread in threads:thread.start()time.sleep(1)t0 = time.perf_counter()for _ in range(num_tasks):idx = random.randint(0, num_workers - 1)queues[idx].put(10000)t1 = time.perf_counter()print(f"put time: {t1 - t0:.5f}")while count != num_tasks:continuet2 = time.perf_counter()print(f"total time: {t2 - t0:.5f}")终端输出如下：
put time: 24.91427
total time: 26.17514
如果将worker中的continue换成time.sleep(0.02)，再次执行终端输出如下：
put time: 0.00038
total time: 1.03202
可以看到，通过time.sleep方法让暂时没工作的线程休眠一会，将更多的工作机会提供给真正需要工作的线程，从而提升了整体效率。