第1部分　Python核心 　第1章　欢迎来到Python世界　 　　1.1　什么是Python　 　　1.2　起源　 　　1.3　特点　 　　　1.3.1　高级　 　　　1.3.2　面向对象　 　　　1.3.3　可升级　 　　　1.3.4　可扩展　 　　　1.3.5　可移植性　 　　　1.3.6　易学　 　　　1.3.7　易读　 　　　1.3.8　易维护　 　　　1.3.9　健壮性　 　　　1.3.10　高效的快速原型开发工具　 　　　1.3.11　内存管理器　 　　　1.3.12　解释性和

Python核心编程第二版 第1部分　Python核心 　第1章　欢迎来到Python世界　 　　1.1　什么是Python　 　　1.2　起源　 　　1.3　特点　 　　　1.3.1　高级　 　　　1.3.2　面向对象　 　　　1.3.3　可升级　 　　　1.3.4　可扩展　 　　　1.3.5　可移植性　 　　　1.3.6　易学　 　　　1.3.7　易读　 　　　1.3.8　易维护　 　　　1.3.9　健壮性　 　　　1.3.10　高效的快速原型开发工具　 　　　1.3.11　内存管理器　

今天小编就为大家分享一篇浅谈Python中的全局锁(GIL)问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

CPU-bound(计算密集型) 和I/O bound(I/O密集型) 计算密集型任务(CPU-bound) 的特点是要进行大量的计算，占据着主要的任务，消耗CPU资源，一直处于满负荷状态。比如复杂的加减乘除、计算圆周率、对视频进行高清解码等等，全靠CPU的运算能力。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低，所以，要最高效地利用CPU，计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核心数。 计算密集型任务由于主要消耗CPU资源，因