GIL（全局解释器锁）是 python 解释器的核心部件，它确保同一时间只有一个线程执行 Python 字节码。虽然 GIL 提供了线程安全性，但它也限制了 Python 在并发编程方面的潜力，因为线程只能串行执行。
为了克服 GIL 的限制，出现了各种技术来规避其锁定并实现并发。这些技术包括：
多线程：
多线程是一种利用多个 CPU 线程来并行执行代码的技术。在 Python 中，使用 threading 模块可以创建和管理线程。然而，GIL 限制了每个线程同时执行 Python 代码的能力。
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import threadingdef task():# 执行耗时的操作threads = []for i in range(4):thread = threading.Thread(target=task)threads.append(thread)thread.start()for thread in threads:thread.join()
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这段代码创建 4 个线程，但由于 GIL，它们不能同时执行 task() 函数。
多进程：
多进程是一种利用多个操作系统进程来并行执行代码的技术。在 Python 中，使用 multiprocessing 模块可以创建和管理进程。与线程不同，进程拥有自己的 Python 解释器，因此不受 GIL 的限制。
import multiprocessingdef task():# 执行耗时的操作processes = []for i in range(4):process = multiprocessing.Process(target=task)processes.append(process)process.start()for process in processes:process.join()
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这段代码创建 4 个进程，并且它们可以在不同的 CPU 内核上同时运行 task() 函数，不会受到 GIL 的限制。
GIL 解除：
GIL 解除工具允许 Python 代码暂时释放 GIL，从而允许其他线程或进程执行 Python 代码。这可以通过使用 concurrent.futures 模块中的 ThreadPoolExecutor 或 ProcessPoolExecutor 实现。
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutordef task():# 执行耗时的操作with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:executor.submit(task)# 提交任务到线程池
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这段代码使用线程池执行 task() 函数，而主线程可以继续执行其他任务。
结论：
虽然 GIL 限制了 Python 的原生并发性，但通过利用多线程、多进程和 GIL 解除技术，开发人员可以规避其锁定并充分利用 Python 的并发潜力。这些技术使 Python 能够执行并行任务，从而提高应用程序的性能和可扩展性。
以上就是GIL 绞刑架的逃生者：并发 Python 的不可能之旅的详细内容，更多请关注【创想鸟】其它相关文章！
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