前言
在实现多线程的代码的时候，发现一个大家很容易忽略的关键字join，大家真的很懂join吗？
代码案例
请大家对比下下面两段代码的区别
运行结果
左边图片运行结果
右边图片运行结果
左边运行结果时间是：8+5+3=16好像串行运行 右边好像是并行的，但是为什么是这样呢？
join讲解
所以，如果代码写为：
thread_1.start()
thread_1.join()
thread_2.start()
thread_2.join()
thread_3.start()
thread_3.join()
当代码运行到thread_1.join()时，主线程就卡住了，后面的thread_2.start()根本没有执行。此时当前只有 thread_1执行过.start()方法，所以此时只有 thread_1再运行。这个线程需要执行8秒钟。等8秒过后，thread_1结束，于是主线程才会运行到thread_2.start()，第二个线程才会开始运行。所以这个例子里面，三个线程串行运行，完全是写代码的人有问题。 而当我们把代码写为：
thread_1.start()
thread_2.start()
thread_3.start()
thread_1.join()
thread_2.join()
thread_3.join()
当代码执行到thread_1.join()时，当前三个子线程均已经执行过.start()方法了，所以此时主线程虽然卡住了，但是三个子线程会继续运行。其中线程3先结束，然后线程2结束。此时线程1还剩3秒钟，所以此时thread_1.join()依然是卡住的状态，直到线程1结束，thread_1.join()解除阻塞，代码运行到thread_2.join()中，但由于thread_2早就结束了，所以这行代码一闪而过，不会卡住。同理，thread_3.join()也是一闪而过。所以整个过程中，thread_2.join()和thread_3.join()根本没有起到任何作用。直接就结束了。 所以，你只需要 join 时间最长的这个线程就可以了。时间短的线程没有 join 的必要。根本不需要把这么多个 join 堆在一起。 为什么会有 join 这个功能呢？我们设想这样一个场景。你的爬虫使用10个线程爬取100个 URL，主线程需要等到所有URL 都已经爬取完成以后，再来分析数据。此时就可以通过 join 先把主线程卡住，等到10个子线程全部运行结束了，再用主线程进行后面的操作。 那么可能有人会问，如果我不知道哪个线程先运行完，那个线程后运行完怎么办？这个时候是不是就要每个线程都执行 join 操作了呢？ 确实，这种情况下，每个线程使用 join是合理的：
thread_list = []
for _ in range(10):
thread = threading.Thread(target=xxx, args=(xxx, xxx)) 换行thread.start()
thread_list.append(thread)
for thread in thread_list:
thread.join()
