Python Eficaz

# Lendo a informação do sensor
# ...
counter.increment(1)
No exemplo de código a seguir, definimos uma função que inicia uma thread de
trabalho para cada sensor e espera que eles terminem suas leituras:
def run_threads(func, how_many, counter):
threads = []
for i in range(5):
args = (i, how_many, counter)
thread = Thread(target=func, args=args)
threads.append(thread)
thread.start()
for thread in threads:
thread.join()
Rodar cinco threads em paralelo parece ser simples e o resultado esperado deve
ser óbvio.
how_many = 10**5
counter = Counter()
run_threads(worker, how_many, counter)
print('Counter should be %d, found %d' %
(5 * how_many, counter.count))
>>>
Counter should be 500000, found 278328
No entanto, o resultado está absurdamente fora do esperado! O que aconteceu
aqui? Como uma coisa tão simples pode ter errado tanto, especialmente porque
apenas uma thread do interpretador Python pode rodar em um dado momento?
O interpretador Python forçosamente impõe o mais perfeito equilíbrio entre
todas as threads sendo executadas para garantir que consumam exatamente o
mesmo tempo de CPU. Para que isso possa ser garantido, o Python suspende
abruptamente uma thread que esteja rodando e passa o controle da CPU para a
próxima da fila. O problema é que não se sabe exatamente quando o Python
suspenderá a thread, que pode inclusive ser pausada bem no meio de uma
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