问numpy和全局解释器锁

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我即将编写一些计算密集型的Python代码，这些代码几乎肯定会花费大部分时间在numpy的线性代数函数中。

手头的问题是embarrassingly parallel。长话短说，对我来说，利用这一点的最简单方法是使用多个线程。主要的障碍几乎肯定是全局解释器锁(GIL)。

为了帮助设计这一点，有一个心理模型将是有用的，对于这个模型，可以期望numpy操作在其持续时间内释放GIL。为此，我会感谢任何经验法则，应该做的和不应该做的，指针等等。

如果重要的话，我在Linux上使用64位Python2.7.1，带有numpy 1.5.1和scipy 0.9.0rc2，使用IntelMKL10.3.1构建。