Python 的GIL 是CPython 解釋器中限制多線程並行執(zhí)行的核心機(jī)制。 1. GIL 的作用是確保同一時(shí)刻只有一個(gè)線程執(zhí)行Python 字節(jié)碼，防止內(nèi)存管理中的競(jìng)爭(zhēng)條件。 2. 它簡(jiǎn)化了線程安全和內(nèi)存管理的實(shí)現(xiàn)，但也導(dǎo)致CPU 密集型任務(wù)無法有效利用多核。 3. 對(duì)I/O 密集型任務(wù)影響較小，因線程在等待I/O 時(shí)會(huì)釋放GIL。 4. 可通過multiprocessing 模塊、C 擴(kuò)展釋放GIL、換用無GIL 的Python 實(shí)現(xiàn)或使用異步IO 來繞過GIL 限制。 5. 多進(jìn)程方式每個(gè)進(jìn)程擁有獨(dú)立GIL，能真正實(shí)現(xiàn)並行計(jì)算。
Python 的GIL（Global Interpreter Lock，全局解釋器鎖）是Python 解釋器中的一個(gè)機(jī)制，它的作用是確保同一時(shí)刻只有一個(gè)線程執(zhí)行Python 字節(jié)碼。也就是說，即使你的電腦有多個(gè)CPU 核心，在CPython（Python 的主流實(shí)現(xiàn)）中，也只能有一個(gè)線程在運(yùn)行Python 代碼。
這聽起來有點(diǎn)限制多線程的性能，特別是對(duì)於CPU 密集型任務(wù)來說，GIL 確實(shí)會(huì)成為瓶頸。但它也帶來了一些好處，比如簡(jiǎn)化了內(nèi)存管理，避免了許多多線程編程中的複雜問題。
為什麼會(huì)有GIL？
CPython 使用自己的內(nèi)存管理機(jī)制，比如引用計(jì)數(shù)來管理對(duì)像生命週期。如果沒有GIL，多個(gè)線程同時(shí)修改引用計(jì)數(shù)就可能導(dǎo)致競(jìng)爭(zhēng)條件，進(jìn)而導(dǎo)致內(nèi)存洩漏或訪問非法內(nèi)存。
為了不引入複雜的線程安全機(jī)制，Python 在早期選擇了使用GIL 來保證線程安全。雖然犧牲了多核並行的能力，但在當(dāng)時(shí)簡(jiǎn)化了實(shí)現(xiàn)和維護(hù)成本。
- GIL 並不會(huì)阻止線程切換
- 它只允許一個(gè)線程執(zhí)行Python 字節(jié)碼
- I/O 操作期間GIL 會(huì)被釋放
GIL 對(duì)程序性能的影響
如果你的程序是I/O 密集型的，比如網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求、文件讀寫等，那GIL 的影響其實(shí)不大。因?yàn)榫€程在等待I/O 的時(shí)候會(huì)釋放GIL，其他線程可以繼續(xù)執(zhí)行。
但如果是CPU 密集型的任務(wù)，比如大量計(jì)算、圖像處理等，那麼多線程並不能充分利用多核優(yōu)勢(shì)。這時(shí)候你會(huì)看到即使開了多個(gè)線程，CPU 使用率卻只在一個(gè)核心上打轉(zhuǎn)。
舉個(gè)例子：
import threading
def count():
x = 0
for _ in range(10000000):
x = 1
t1 = threading.Thread(target=count)
t2 = threading.Thread(target=count)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()這段代碼創(chuàng)建了兩個(gè)線程來做大量計(jì)算，但由於GIL 的存在，它們實(shí)際上是交替執(zhí)行，而不是並行。
如何繞過GIL？
如果你確實(shí)需要利用多核做並行計(jì)算，有幾個(gè)常見做法：
- 使用multiprocessing 模塊：每個(gè)進(jìn)程都有自己獨(dú)立的Python 解釋器和GIL，這樣就能真正利用多核。
- 用C 擴(kuò)展釋放GIL ：像NumPy 這樣的庫在底層用C 實(shí)現(xiàn)，並在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候釋放GIL，從而實(shí)現(xiàn)真正的並行。
- 換用其他Python 實(shí)現(xiàn)：如Jython 和IronPython 沒有GIL，但它們對(duì)C 擴(kuò)展的支持有限。
- 異步IO（asyncio） ：雖然不是解決CPU 密集任務(wù)的方法，但對(duì)於高並發(fā)I/O 場(chǎng)景非常有效。
multiprocessing 示例：
from multiprocessing import Process
def count():
x = 0
for _ in range(10000000):
x = 1
p1 = Process(target=count)
p2 = Process(target=count)
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()這樣兩個(gè)進(jìn)程各自運(yùn)行在不同的核心上，GIL 不再是瓶頸。
總結(jié)一下
GIL 是CPython 中的一個(gè)設(shè)計(jì)選擇，它讓內(nèi)存管理和線程安全更容易實(shí)現(xiàn)，但也限制了多線程程序的性能。如果你的應(yīng)用是I/O 密集型的，影響不大；但如果是CPU 密集型的，可能需要用多進(jìn)程或其他方式繞過。
基本上就這些。
以上是什麼是Python Gil？的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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python`@classmethod'裝飾師解釋了
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