1、什么是GIL全局解释器锁 　　GIL：Global Interpreter Lock，意思就是全局解释器锁，这个GIL并不是Python的特性，他是只在Cpython解释器里引入的一个概念，而在其他的语言编写的解释器里就没有GIL，例如：Jython，Pypy等 　　下面是官方给出的解释： In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads fro

多线程概述 多线程使得程序内部可以分出多个线程来做多件事情，充分利用CPU空闲时间，提升处理效率。python提供了两个模块来实现多线程thread 和threading ，thread 有一些缺点，在threading 得到了弥补。并且在Python3中废弃了thread模块，保留了更强大的threading模块。 使用场景 在python的原始解释器CPython中存在着GIL（Global Interpreter Lock，全局解释器锁），因此在解释执行python代码时，会产生互斥锁来限

1、GIL简介 GIL的全称为Global Interpreter Lock，全局解释器锁。 1.1 GIL设计理念与限制 python的代码执行由python虚拟机（也叫解释器主循环，CPython版本）来控制，python在设计之初就考虑到在解释器的主循环中，同时只有一个线程在运行。即在任意时刻只有一个线程在解释器中运行。对python虚拟机访问的控制由全局解释锁GIL控制，正是这个锁来控制同一时刻只有一个线程能够运行。 在调用外部代码（如C、C++扩展函数）的时候，GIL将会被锁定，直

python的多进程性能要明显优于多线程，因为cpython的GIL对性能做了约束。 Python是运行在解释器中的语言，查找资料知道，python中有一个全局锁（GIL），在使用多进程(Thread)的情况下，不能发挥多核的优势。而使用多进程(Multiprocess)，则可以发挥多核的优势真正地提高效率。 对比实验 资料显示，如果多线程的进程是CPU密集型的，那多线程并不能有多少效率上的提升，相反还可能会因为线程的频繁切换，导致效率下降，推荐使用多进程；如果是IO密集型，多线程进程可以利用I

阻塞型I/O和GIL CPython 解释器本身就不是线程安全的，因此有全局解释器锁（GIL），一次只允许使用一个线程执行 Python 字节码。因此，一个 Python 进程通常不能同时使用多个 CPU 核心。 然而，标准库中所有执行阻塞型 I/O 操作的函数，在等待操作系统返回结果时都会释放GIL。这意味着在 Python 语言这个层次上可以使用多线程，而 I/O 密集型 Python 程序能从中受益：一个 Python 线程等待网络响应时，阻塞型 I/O 函数会释放 GIL，再运行一个线程