简而言之，因为CPython的内存管理不是线程安全的，所以需要加一个全局解释锁来保障Python内部对象是线程安全的。
尽管 Python 完全支持多线程编程，但是解释器的 C 语言实现部分在完全并行执行时并不是线程安全的。
前面的文章分别介绍了python线程互斥锁Lock 和 python GIL锁，两个对 python线程threading 都会有影响，那么具体又有什么区别呢？
前两日帮同学解决的问题中涉及到python的线程、协程概念及其调度过程，加上之前总听说同学们去面试的时候会被问到python的多线程问题。所以想写一篇总结。本篇文章假定读者已经有一些操作系统知识的基础，并且几乎不涉及到具体编程，主要研究总结python独特的线程切换调度问题，以及最近用的越来越多的协程的概念和协程切换调度问题。
9 月 7 日，新兴编程语言 Mojo 正式发布。Mojo 的最初设计目标是比 Python 快 35000 倍，近期该团队表示，因为结合了动态与静态语言的优点，Mojo 一举将性能提升到了 Python 的 68000 倍。腾讯工程师此前也曾试用 Python 并做了相关评测，参考：《放弃Python拥抱Mojo？鹅厂工程师真实使用感受》
GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁)，来源是python设计之初的考虑，为了数据安全所做的决定。
总共用时 28 秒，如果开启两条线程来执行上面的操作（假设处理器为多核 CPU），如下所示：
本次给大家介绍Python的多线程编程，标题如下： Python多线程简介 Python多线程之threading模块 Python多线程之Lock线程锁 Python多线程之Python的GIL锁 Python多线程之ThreadLocal 多进程与多线程比较 多进程与多线程比较之执行特点 多进程与多线程比较之切换 多进程与多线程比较之计算密集型和IO密集型 Python多线程简介 一个进程由若干个线程组成，在Python标准库中，有两个模块thread和threading提供调度线程的接口。介于thre
def gcd(pair): a, b = pair low = min(a, b) for i in range(low, 0, -1): if a % i == 0 and b % i == 0: return i
对于python线程相关的函数本文不再做详细讲解，如果想学习线程threading内容请参考：python 线程创建和参数传递
1程序执行流程 有类似脚本程序或编程经验的同学都知道,程序默认是自上而下,从左到右的按顺序执行,也叫串行执行;而多线程类似于并行执行,即A模块(函数)执行时B也执行不需要等A执行完再执行,这里请区别对待并发执行(同一时间执行);以上是简单概念性描述,
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。
在前一篇文章 python线程创建和传参 中我们介绍了关于python线程的一些简单函数使用和线程的参数传递，使用多线程可以同时执行多个任务，提高开发效率，但是在实际开发中往往我们会碰到线程同步问题，假如有这样一个场景：对全局变量累加1000000次，为了提高效率，我们可以使用多线程完成，示例代码如下：
在前面的文章中我们已经介绍了很多关于python线程相关的知识点，比如 线程互斥锁Lock / 线程事件Event / 线程条件变量Condition 等等，而今天给大家讲解的是 线程池ThreadPoolExecutor，可能很多小伙伴会疑惑，threading 模块能创建线程，ThreadPoolExecutor 也能创建线程，两者都有什么区别呢？
我们知道，在 CPython 中，有一个全局解释器锁，英文叫 global interpreter lock，简称 GIL，是一个互斥锁，用来保护 Python 世界里的对象，防止同一时刻多个线程执行 Python 的字节码，从而确保线程安全，这导致了 Python 的线程无法利用多核 CPU 的优势，因此有人说 Python 的多线程是伪多线程，性能不高，那么 Python 将来有可能去除 GIL 吗？
在多线程的实现过程中，为了避免出现资源竞争问题，可以使用互斥锁来使线程同步(按顺序)执行。
在这个 Python 多线程教程中，您将看到创建线程的不同方法，并学习实现线程安全操作的同步。这篇文章的每个部分都包含一个示例和示例代码，以逐步解释该概念。
在计算机编程中，多线程是一种让程序能够同时执行多个任务的技术，这对于提升程序的响应速度和效率尤为重要。Python，作为一门广泛应用的高级编程语言，也提供了多线程的支持。然而，由于全局解释器锁（GIL）的存在，Python的多线程在CPU密集型任务上的优势并不明显，但在IO密集型任务中却能大放异彩。本文将深入探讨Python多线程的原理、使用方法以及实战案例，帮助你更好地理解并利用这一特性。
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
AI 科技评论按：作为排名靠前的最受欢迎和增长最快的编程语言之一，Python 是一种多用途、高级别、面向对象、交互式、解释型和对用户非常友好的编程语言，拥有卓越的可读性和极高的自由度。而为了能利用多核多线程的的优势，同时又要保证线程之间数据完整性和状态同步，Python 官方的、最广泛使用的解释器——CPython 往往会采取最简单的加锁的方式——全局解释器锁（GIL）。
学过操作系统的同学都知道，线程是现代操作系统底层一种轻量级的多任务机制。一个进程空间中可以存在多个线程，每个线程代表一条控制流，共享全局进程空间的变量，又有自己私有的内存空间。
---- 概述 GIL（Global Interpreter Lock）是什么东东？为什么当一些Pythoners在开发一些多线程操作的时候，都会有些很多疑问？多线程真的很糟糕吗？我该如何实现多线程并发操作？今天博主带你详细的介绍一下GIL。 GIL原理 由于Python是动态解释性语言，即解释运行。运行Python代码时都会通过Python解释器解释执行，Python官方默认的解释器是Cython,当然你也可以选择自己的Python解释器(PyPy,JPython),其中JPython就没有GIL
为什么有人会说 Python 多线程是鸡肋？知乎上有人提出这样一个问题，在我们常识中，多进程、多线程都是通过并发的方式充分利用硬件资源提高程序的运行效率，怎么在 Python 中反而成了鸡肋？
Python 既支持多进程，又支持多线程，本篇，我们看看如何编写这两种多任务程序。
我们在前两章提到了线程、进程，还有并发编程。我们在很高的层次，用抽象的名词，讲了如何组织代码，已让其部分并发运行，在多个CPU上或在多台机器上。 本章中，我们会更细致的学习Python是如何使用多个CPU进行并发编程的。具体目标是加速CPU密集型任务，提高I/O密集型任务的反馈性。 好消息是，使用Python的标准库就可以进行并发编程。这不是说不用第三方的库或工具。只是本章中的代码仅仅利用到了Python的标准库。 本章介绍如下内容： 多线程 多进程 多进程队列 多线程 Python从1.4版本开始就支持多
根据编程逻辑一般需要计算密集和I/O操作密集的时候选择并发提高程序效率， Python 由于GIL的限制，密集性运算需要使用多核心CPU时候， 这时候多线程显得力不从心， 甚至会变得更慢。而当需要I/O操作， 比如HTTP长连接的时候， 耗费的时间只是TCP建立链接的等待时间， 这时候当然优先使用多线程。
转一篇关于Python GIL的文章。 归纳一下，CPU的大规模电路设计基本已经到了物理意义的尽头，所有厂商们都开始转向多核以进一步提高性能。Python为了能利用多核多线程的的优势，但又要保证线程之间数据完整性和状态同步，就采用了最简单的加锁的方式（所以说Python的GIL是设计之初一时偷懒造成的！）。Python库的开发者们接受了这个设定，即默认Python是thread-safe，所以开始大量依赖这个特性，无需在实现时考虑额外的内存锁和同步操作。但是GIL的设计有时会显得笨拙低效，但是此时由于内
在Python中，threading 库提供了线程的接口。我们通过threading 中提供的接口创建、启动、同步线程。
全局解释器锁（Global Interpreter Lock）是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的工具，使得在同一进程内任何时刻仅有一个线程在执行。常见例子有CPython（JPython不使用GIL）与Ruby MRI。
线程和进程是计算机任务处理中的两个概念，一个进程相当于计算机处理的一个任务，一个任务可以找通过多种方式或者找多个不同的人去执行，每一个人或者每一种方式就是一种线程。
考虑一个场景：浏览器，网易云音乐以及notepad++ 三个软件只能顺序执行是怎样一种场景呢？另外，假如有两个程序A和B，程序A在执行到一半的过程中，需要读取大量的数据输入（I/O操作），而此时CPU只能静静地等待任务A读取完数据才能继续执行，这样就白白浪费了CPU资源。你是不是已经想到在程序A读取数据的过程中，让程序B去执行，当程序A读取完数据之后，让程序B暂停。聪明，这当然没问题，但这里有一个关键词：切换。
并发指逻辑上同时处理多件事情，并行指实际上同时做多件事情。 并发不一定通过并行实现，也可以通过多任务实现。例如：现代操作系统都可以同时执行多个任务，比如同时听歌和玩游戏，但歌曲播放和游戏运行并不一定是同时发生的，可能第1个CPU时间播放歌曲，然后第2个CPU时间执行游戏，交替执行。 并行要求同时执行，即同一个CPU时间内两个事情都发生，为了实现并行，必须能同时执行多个计算任务，如多核CPU或多个CPU。
Python是一门流行的编程语言，广泛用于各种应用领域，包括Web开发、数据分析和自动化任务。但在处理大规模数据或高并发任务时，提高程序性能成为一个关键问题。本文将深入探讨Python并发编程，包括多线程和多进程的使用，以及如何充分利用多核处理器来提高性能。
之前一直都用python的多线程库(比如threading)来写一些并发的代码，后来发现其实用这个方法写的程序其实并不是真正的并行(parrallel)计算，而只是利用单个CPU进行的并发(concurrency)计算。因此，多线程也仅仅只在处理一些被频繁阻塞的程序时才会有效率上的提升，比如网络爬虫里等待http返回等；而在CPU使用密集的程序里使用多线程反而会造成效率的下降。那么为什么python不把threading库设计成并发的线程呢？这是因为python本身有一个全局翻译锁，叫GIL(Global Interpreter Lock)，这个锁的目的是让当前的python解释器在同一时间只能执行一条语句，从而保证程序的正确运行，这也就导致了一个python解释器只能并发处理而不能并行处理。那么，如果想并行的执行代码，显然需要开启多个python解释器，这也就不是多线程，而是多进程了，因此python在多线程库里并不支持多核处理，而是在多进程库(multiprocessing)里支持多核处理。
Python 中有一把著名的锁——全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简写 GIL），它的作用是防止多个本地线程同时执行 Python 字节码，这会导致 Python 无法实现真正的多线程执行。（注：本文中 Python 解释器特指 CPython）
当当当，我又开新坑了，这次的专题是Python机器学习中一个非常重要的工具包，也就是大名鼎鼎的numpy。
编程语⾔主要从以下几个⻆度为进行分类，编译型和解释型、静态语言和动态语⾔、强类型定义语言和弱类型定义语言。
# 使用多线程方式运行连续加法,对比单线程运行连续加法时间，证明多线程对计算密集型没有太好的效果（python没有真正的多线程） """ 1、由于python的GIL机制，导致python并没有真正的多线程，所以对于计算密集型模型，多线程的效率甚至有可能会低于单线程（因为会有线程切换） 2、python2多线程确实会比单线程慢，python3经过优化后多线程略高于单线程 """ import threading import time def add(n): num = 0 for i
为什么有人会说 Python 多线程是鸡肋？知乎上有人提出这样一个问题，在我们常识中，多进程、多线程都是通过并发的方式充分利用硬件资源提高程序的运行效率，怎么在 Python 中反而成了鸡肋？ 有同学可能知道答案，因为 Python 中臭名昭著的 GIL。 那么 GIL 是什么？为什么会有 GIL？多线程真的是鸡肋吗？ GIL 可以去掉吗？带着这些问题，我们一起往下看，同时需要你有一点点耐心。 多线程是不是鸡肋，我们先做个实验，实验非常简单，就是将数字 “1亿” 递减，减到 0 程序就终止，这个任务如果我们
上一篇文章中，我们详细介绍了 python 中的协程。 一文讲透 python 协程
进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。在早期面向进程设计的计算机结构中，进程是程序的基本执行实体；在当代面向线程设计的计算机结构中，进程是线程的容器。程序是指令、数据及其组织形式的描述，进程是程序的实体。
让计算机程序并发的运行是一个经常被讨论的话题，今天我想讨论一下Python下的各种并发方式。
在Python中，GIL是一个广为人知的概念，它影响了Python解释器的多线程执行。GIL（Global Interpreter Lock）是一种机制，它可以确保在同一时间只有一个线程在Python解释器中执行字节码。这意味着，尽管Python中有多线程的概念，但在实际执行过程中，同一时刻只有一个线程被允许执行。
本指南的目的是解释为什么在Python中需要多线程和多处理，何时使用多线程和多处理，以及如何在程序中使用它们。作为一名人工智能研究人员，我在为我的模型准备数据时广泛使用它们!
int 在python中实际上是一个变量类型，表示整形，但是实际上一样的可以充当函数使用，也是python的一个内置函数，主要作用就是将其他数字类型强制转换为整形！语法如下：
单线程爬虫每次只能访问一个页面，不能充分利用计算机的网络带宽。一个页面最多也就几百KB，所以在爬取一个页面的时候，多出来的网速和从发起请求到源代码中间的时间被白白浪费。
学习Python的多线程（Multi-threading），至少应该要有进程与线程的基本概念，可以看我转载的一篇文章：《进程与线程的一个简单解释》。
豌豆贴心提醒，本文阅读时间5分钟 来源：伯乐在线 原文：http://python.jobbole.com/87498/ 引言&动机 考虑一下这个场景，我们有10000条数据需要处理，处理每条数据需要花费1秒，但读取数据只需要0.1秒，每条数据互不干扰。该如何执行才能花费时间最短呢？ 在多线程(MT)编程出现之前，电脑程序的运行由一个执行序列组成，执行序列按顺序在主机的中央处理器(CPU)中运行。无论是任务本身要求顺序执行还是整个程序是由多个子任务组成，程序都是按这种方式执行的
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