Код, который вы привели:
import threading
data = def worker:
for i in range$1000$:
data.append$i$ threads = $$threading.Thread(target=worker)fo{r}_{i}nrange(4)$$ for t in threads: t.start for t in threads: t.join

— простая многопоточная программа, но при её анализе надо учитывать несколько важных моментов.

1) Согласованность данных и гонки $dataraces$

В CPython отдельная операция list.append фактически выполняется атомарно из‑за GIL $GlobalInterpreterLock$. Это значит, что отдельные append'ы не «порубятся» на мелкие шаги и не приведут к повреждению структуры list $вбольшинствереализацийappendнеприведётккрахуинтерпретатора$.Тем не менее это не даёт гарантий на более сложные композиции операций. Если вы делаете несколько операций, которые вместе создают инвариант $например,проверитьдлинуизатемиспользоватьиндекс$, то между этими операциями может вмешаться другой поток и нарушить инвариант — поэтому нужен явный механизм синхронизации.В вашем примере в результате вы, скорее всего, получите список длины 4000 $4\times 1000$ с нефиксированным порядком элементов $интерливинг$. Это нормально, но порядок — недетерминирован.Не стоит полагаться на поведение конкретной реализации CPython: другие реализации $PyPy,Jython,IronPython$ могут иметь другие семантики и/или отсутствие GIL, и в общем случае правильнее защищать совместный доступ явно.

2) Влияние GIL

GIL сериализует выполнение байткода Python: в CPython в любой момент выполняется байткод только одного потока. Для барьера это значит:
Потоку, выполняющему CPU‑интенсивный Python‑код, сложно получить линейный выигрыш от нескольких потоков — они будут «переключаться», а не исполняться параллельно на разных ядрах.Для I/O‑операций $ввод/вывод$, где операции блочат и часто освобождают GIL $системныевызовы,чтение/записьсокетов,файлов,ожидание$, многопоточность в Python даёт ощутимый выигрыш.Некоторые C‑расширения $NumPy,библиотечныевызовы$ освобождают GIL при тяжёлых вычислениях, так что параллелизм возможен и там.

3) Как безопасно синхронизировать

threading.Lock $илиRLock$ — самый простой способ защищать критические секции:
lock = threading.Lock def worker:
for i in range$1000$:
with lock:
data.append$i$ Это делает append последовательным, но снижает параллелизм и производительность.queue.Queue — потокобезопасная очередь для передачи данных между потоками. Часто предпочтительнее, чем общий список + Lock:
import queue
q = queue.Queue def worker:
for i in range$1000$:
q.put$i$concurrent.futures.ThreadPoolExecutor — удобный API для работы со пулами потоков и возврата результатов $синхронизациювыполняетбиблиотека$.Более продвинутые примитивы: Condition, Semaphore, Event — для координации потоков, ожидания условий и т. п.Для счётчиков используйте synchronized структуры или lock; в стандартной библиотеке нет «атомного инкремента» для Python‑переменных.Если хотите агрегировать результаты без блокировок — пусть каждый поток пишет в свой локальный буфер $список$, а в конце один поток объединит их $merge$. Это часто гораздо быстрее.

4) Проблемы при неправильной синхронизации

Гонки, потеря инвариантов $несогласованность$, непредсказуемый порядок.Возможность дедлока при неправильном использовании нескольких замков.Снижение производительности при чрезмерном использовании глобальных замков $контенция$.В CPython возможна ложная уверенность в безопасности из‑за GIL — это опасно при переносимости кода или при использовании C‑расширений.

5) Альтернативные модели параллелизма

Для I/O‑bound задач:
Многопоточность $threading,ThreadPoolExecutor$ — хороша и проста.Асинхронность $asyncio,trio,curio$ — эффективна по памяти и без GIL‑проблем $всегдаодинпоток,номногокорутин$; особенно хорошо при больших количеств соединений/событий.Комбинации: несколько потоков каждый запускает цикл asyncio $редконужно$.Для CPU‑bound задач:
multiprocessing / concurrent.futures.ProcessPoolExecutor — каждый процесс имеет свой интерпретатор и память, обходит GIL; межпроцессное взаимодействие дороже $сериализация/IPC$, но даёт настоящий параллелизм на ядрах.Параллелизм на уровне C/Си‑расширений: если использовать библиотеки, которые освобождают GIL $NumPy,SciPy,Cythonсnogil,чистыеC$, можно получить многопоточную скорость.Векторизация и алгоритмическая оптимизация часто эффективнее «простого» распараллеливания в Python.Для данных с большим объёмом: распределённые системы $Dask,Ray,Spark$ — масштабирование за пределы одного хоста.

6) Практические рекомендации применительно к вашему примеру

Если вам важно просто собрать элементы из нескольких рабочих потоков:
Лучше использовать queue.Queue или ThreadPoolExecutor с возвращаемыми результатами.Или пусть каждый поток пишет в свой список, затем объедините списки в конце $безблокировок$.Если задача CPU‑интенсивна $внутриworkerмноговычисленийнаPython$, используйте multiprocessing/ProcessPoolExecutor или перенос тяжёлой работы в C‑расширение/NumPy.Избегайте ненужных глобальных замков и старайтесь уменьшать область критической секции.Не полагайтесь на «атомарность append» как на общий способ обеспечения безопасности — это имплементационная деталь CPython.

Короткие примеры

Lock:
lock = threading.Lock def worker:
for i in range$1000$:
with lock:
data.append$i$

Queue:
import queue
q = queue.Queue def worker:
for i in range$1000$:
q.put$i$

главный поток: собрать все элементы

while not q.empty: item = q.get

Каждый поток свой буфер + merge:
results = $$[]fo{r}_{i}nrange(4)$$ def worker$idx$:
local = results$$idx$$ for i in range$1000$:
local.append$i$

потом: data = sum$results,[]$ или itertools.chain.from_iterable

CPU: ProcessPoolExecutor
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
with ProcessPoolExecutor as ex:
res = list$ex.map(heav{y}_{c}p{u}_{t}ask,inputs)$

Если нужно — могу показать конкретные примеры кода для вашего случая $сLock/Queue/multiprocessing$ и сравнить по производительности.