我们只知道因为他导致python使用多线程执行时，其实一直是单线程，但是原理却不知道，那么接下来我们就认识一下GIL锁 什么是GIL锁 GIL（Global Interpreter Lock）不是Python...如果有2个python线程同时引用a，那么2个线程都会尝试对其进行数据操作，多个线程同时对一个数据进行增加或减少的操作，如果发生这种情况，则可能导致内存泄漏 GIL锁的产生 由于多个线程同时对数据进行操作...为了避免同一线程霸占CPU，在python3.2版本之后，线程会自动的调整自己的优先级，使得多线程任务执行效率更高。 既然GIL降低了多核的效率，那保留它的目的是什么呢？...问题出在哪里呢，问题在于python的每行代码不是原子化的操作。比如n = n+1这步，不是一次性执行的。如果去查看python编译后的字节码执行过程，可以看到如下结果。...总结 对于IO密集型应用，多线程的应用和多进程应用区别不大。即便有GIL存在，由于IO操作会导致GIL释放，其他线程能够获得执行权限。由于多线程的通讯成本低于多进程，因此偏向使用多线程。
Python的多线程与GIL Python从0.9.8版就开始支持多线程（ thread模块），1.5.1版引入了 threading高级模块，是对thread模块的封装。...当Python启动时，是并不支持多线程的。...换句话说，Python中支持多线程的数据结构以及GIL都是没有创建的，Python之所以有这种行为是因为大多数的Python程序都不需要多线程的支持。 Python选择了让用户激活多线程机制的策略。...在Python虚拟机启动时，多线程机制并没有被激活，它只支持单线程，一旦用户调用thread.startnewthread，明确指示Python虚拟机创建新的线程，Python就能意识到用户需要多线程的支持...，这个时候，Python虚拟机会自动建立多线程机制需要的数据结构、环境以及那个至关重要的GIL。
那么 GIL 会带来什么问题呢？为什么开发者总是抱怨 Python 多线程无法提高程序效率？ GIL带来的问题 想要了解 GIL 对 Python 多线程带来的影响，我们来看一个例子。...这就是 GIL 带来的问题。 其原因在于，一个 Python 线程想要执行一段代码，必须先拿到 GIL 锁后才被允许执行，也就是说，即使我们使用了多线程，但同一时刻却只有一个线程在执行。...从执行结果来看，多线程的效率还不如单线程的执行效率高！ 为什么会导致这种情况？我们来看一下 GIL 究竟是怎么回事。...所以，如果需要运行 IO 密集型任务，Python 多线程是可以提高运行效率的。 为什么会有GIL 我们已经了解到，GIL 对于处理 CPU 密集型任务的场景，多线程是无法提高运行效率的。...既然 GIL 的影响这么大，那为什么 Python 解释器 CPython 在设计时要采用这种方式呢？ 这就需要追溯历史原因了。
Python 采用 GIL 而非管理锁出于以下原因： 单线程情况下更快。 瓶颈在于 I/O 的多线程环境下更快。 CPU 耗时操作发生在 C 库调用上时更快。...因此你可以 fork 进程或者创建多线程来创建网络服务器处理异步 I/O，GIL 在这种情况下并没有影响。...在 C 扩展等待 FFT 完成时，解释器可能正在执行其它线程，GIL 在这种情况下相比精良设计的锁解构更简单也更高效。数值解析的部分都是这样的解构，NumPy 扩展会在不需要时及时释放 GIL。...或许，使用多线程的唯一合理解释在于 Windows 上没有 os.fork 。 总之，只有在使用纯 Python 做 CPU 密集运算时 GIL 会是问题。...如果没有 GIL 的话，多线程可以提供更迅速的 GUI 反应，如果 GIL 影响了性能（比如上面讨论的情况），你可以创建一个独立进程并等待它结束。
在这篇文章里，我们会聊一聊为什么 Python 决定不支持 switch 语句。 为什么想要聊这个话题呢？...主要是因为 switch 在其它语言中太常见了，而 Python 却不支持，这样的独特性本身就值得关注，而回答这个问题，也能更加看清 Python 在程序设计上的理念，了解 Python 在语法设计中的决策过程...2、Python 为什么不支持 switch官方文档中有一篇 FAQ 包含了这个问题：Why isn’t there a switch or case statement in PythonFAQ 即...最后，让我们回到标题中的问题：Python 为什么不支持 switch 语句？...本文属于“Python为什么”系列（Python猫出品），该系列主要关注 Python 的语法、设计和发展等话题，以一个个“为什么”式的问题为切入点，试着展现 Python 的迷人魅力。
在这篇文章里，我们会聊一聊为什么 Python 决定不支持 switch 语句。 为什么想要聊这个话题呢？...主要是因为 switch 在其它语言中太常见了，而 Python 却不支持，这样的独特性本身就值得关注，而回答这个问题，也能更加看清 Python 在程序设计上的理念，了解 Python 在语法设计中的决策过程...但是，在 Python 中，我们看不到 switch-case 或者相近的语法结构，这是为什么呢？ 2、Python 为什么不支持 switch?...不过，之所以会出现这种情况，也许跟他的预设立场有关：他似乎认为“Python is fine without a switch statement”，因此尽管写了很长的 PEP，但只是在把问题复杂化，把议题搁置起来...最后，让我们回到标题中的问题：Python 为什么不支持 switch 语句？
知乎问题：为什么 Python 不支持函数重载？ 函数重载主要是为了解决两个问题。 -可变参数类型。 -可变参数个数。...好吧，那么对于情况 1 ，函数功能相同，但是参数类型不同，python 如何处理？...答案是根本不需要处理，因为 python 可以接受任何类型的参数，如果函数的功能相同，那么不同的参数类型在 python 中很可能是相同的代码，没有必要做成两个不同函数。...那么对于情况 2 ，函数功能相同，但参数个数不同，python 如何处理？大家知道，答案就是缺省参数。对那些缺少的参数设定为缺省参数即可解决问题。...好了，鉴于情况 1 跟 情况 2 都有了解决方案，python 自然就不需要函数重载了。
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？...原因就在于 GIL ，在 Cpython 解释器（Python语言的主流解释器）中，有一把全局解释锁（Global Interpreter Lock），在解释器解释执行 Python 代码时，先要得到这把锁...因此，这也就是为什么两个线程一起执行反而更加慢的原因，因为同一时刻，只有一个线程在运行，其它线程只能等待，即使是多核CPU，也没办法让多个线程「并行」地同时执行代码，只能是交替执行，因为多线程涉及到上线文切换...这种解决办法放在90年代，其实是没什么问题的，毕竟，那时候的硬件配置还很简陋，单核 CPU 还是主流，多线程的应用场景也不多，大部分时候还是以单线程的方式运行，单线程不要涉及线程的上下文切换，效率反而比多线程更高
在本文中，我们将深入探讨Semaphore和 GIL（全局解释器锁）的工作原理，示范如何使用Semaphore和 GIL（全局解释器锁）来解决常见的并发问题，并提供代码示例。...由于GIL的存在，Python解释器不能利用多核处理器的优势，因为即使在多线程环境下，所有的线程都需要竞争GIL才能执行字节码。...GIL的影响 GIL的存在对于CPU密集型的Python程序来说是一个负面影响，因为在多线程环境下，由于GIL的限制，无法利用多核处理器的优势。...由于下载操作涉及到网络I/O，因此线程会自动释放GIL，让其他线程有机会执行。因此，多线程可以在这种场景下提供一定的并发性能优势。...要绕过GIL，可以使用多进程来实现并行执行，或者在I/O密集型的场景下使用多线程。通过合理的程序设计和选择适当的并发模型，可以最大程度地发挥Python的多线程编程的优势。
个人公众号：pythonislover 今天开始打算开一个新系列，就是python的多线程和多进程实现，这部分可能有些新手还是比较模糊的，都知道python中的多线程是假的，但是又不知道怎么回事，首先我们看一个例子来看看...python多线程的实现。...并发：是指一个系统具有处理多个任务的能力（cpu切换，多道技术） 并行：是指一个系统具有同时处理多个任务的能力（cpu同时处理多个任务） 并行是并发的一种情况，子集那为什么python在多线程中为什么不能实现真正的并行操作呢...就是在多cpu中执行不同的线程（我们知道JAVA中多个线程可以在不同的cpu中，实现并行运行）这就要提到python中大名鼎鼎GIL，那什么是GIL?...我们前面举得例子里面模拟了sleep操作，其实就是相当于遇到IO，这种场景用多线程是可以增加性能的，但是如果我们用多线程来计算数据的计算，性能反而会降低。
然而，对于多线程编程来说，Python引入了一个概念——全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称GIL），它在一定程度上影响了多线程程序的性能。...虽然它的设计初衷是简化Python解释器的实现，但它对于多线程编程造成了一些限制。GIL的作用GIL的作用是保护Python解释器免受多线程访问共享数据结构的竞争条件问题的影响。...GIL的影响虽然GIL在单线程程序中并不会产生显著的性能影响，但在多线程程序中，它可能成为性能瓶颈。由于多个线程无法并行执行Python代码，多核处理器的优势无法完全发挥。...这导致了Python多线程程序在CPU密集型任务上的性能表现不佳。GIL对多线程编程的影响GIL对多线程编程产生的主要影响包括：1....因为在多线程中，CPU核心在不断切换线程，但只有一个线程可以执行Python代码，其他线程处于等待状态，浪费了大量CPU时间。
大家应该都知道，Python多线程机制是在GIL(Global Interpreter Lock)全局解释锁的基础上建立的。 那么Python为什么需要全局解释锁？ 为什么需要全局解释锁？...然而正是由于GIL限制了这样的情形，使得多处理器最终退化为单处理器，性能大打折扣。那么，为什么还要使用GIL呢？这里就要提到第二个原因。...所以，目前为止，GIL仍然是多线程机制的基石。 对于Python而言，字节码解释器是Python的核心所在，所以Python通过GIL来互斥不同线程对解释器的使用。...从以上代码可以看出，Python在刚启动时，并不支持多线程，也就是说，Python中支持多线程的数据结构以及GIL都是没有创建的。当然这是因为大多数的Python程序都不需要Python的支持。...，这个时候，Python虚拟机会自动建立多线程需要的数据结构、环境以及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？...有同学可能知道答案，因为 Python 中臭名昭著的 GIL，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。...因此，这也就是为什么两个线程一起执行反而更加慢的原因，因为同一时刻，只有一个线程在运行，其它线程只能等待，即使是多核CPU，也没办法让多个线程「并行」地同时执行代码，只能是交替执行，因为多线程涉及到上线文切换...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，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。
关于 Python的多线程，经常我们会听到老手说：“python下多线程是鸡肋，推荐使用多进程！”，但是为什么这么说呢？ 要知其然，更要知其所以然。...在Python多线程下，每个线程的执行方式： 1.获取GIL 2.执行代码直到sleep或者是python虚拟机将其挂起。...并且由于GIL锁存在，python里一个进程永远只能同时执行一个线程(拿到GIL的线程才能执行)，这就是为什么在多核CPU上，python的多线程效率并不高。...在这里我们进行分类讨论： 1、CPU密集型代码(各种循环处理、计数等等)，在这种情况下，ticks计数很快就会达到阈值，然后触发GIL的释放与再竞争（多个线程来回切换当然是需要消耗资源的），所以python...所以python的多线程对IO密集型代码比较友好。
同样一段代码可以通过CPython，PyPy，Psyco等不同的Python执行环境来执行（其中的JPython就没有GIL）。 那么CPython实现中的GIL又是什么呢？...我们有没有更好的办法替换使用sleep() 这种不靠谱的同步方式呢？答案是使用锁，使用了锁，我们就可以在两个线程都退出之后马上退出。 为什么我们不在创建锁的循环里创建线程呢?...在 Python 中，哪一种多线程的程序表现得更好，I/O 密集型的还是计算 密集型的由于GIL的缘故，对所有面向 I/O 的(会调用内建的操作系统 C 代码的)程序来说，GIL 会在这个 I/O 调用之...多线程的程序在这种系统上的表现会怎么样Python的线程就是C语言的一个pthread，并通过操作系统调度算法进行调度（例如linux是CFS）。...伪代码 这种模式在只有一个CPU核心的情况下毫无问题。任何一个线程被唤起时都能成功获得到GIL（因为只有释放了GIL才会引发线程调度）。 但当CPU有多个核心的时候，问题就来了。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 这次，Python 将不再是人们所说的伪多线程了。 「Python 中的 GIL 将不复存在，这是人工智能生态系统领域中的巨大胜利。」...在得知这一消息后，大家纷纷叫好，深度学习三巨头之一的 Yann LeCun 发文祝贺：没有了 GIL，现在，Python 代码可以自由的执行多线程了。 「Python 中终于没有 GIL 了！」...我们不希望出现另一个 Python 3 的情况，所有适应 no-GIL 构建所需的任何第三方代码更改应只适用于 with-GIL 构建（尽管仍要解决更老 Python 版本的向后兼容性问题）。...我们要整理现有代码中的线程安全性，因而需要弄明白新的 C API 和 Python API。...这也就意味着我们会回滚所有工作，因此在我们确定要将 no-GIL 设为默认方式之前，特定于 no-GIL 的代码在某种程度上应是可识别的。
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，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。...原因就在于 GIL ，在 Cpython 解释器（Python语言的主流解释器）中，有一把全局解释锁（Global Interpreter Lock），在解释器解释执行 Python 代码时，先要得到这把锁...因此，这也就是为什么两个线程一起执行反而更加慢的原因，因为同一时刻，只有一个线程在运行，其它线程只能等待，即使是多核CPU，也没办法让多个线程「并行」地同时执行代码，只能是交替执行，因为多线程涉及到上线文切换...这种解决办法放在90年代，其实是没什么问题的，毕竟，那时候的硬件配置还很简陋，单核 CPU 还是主流，多线程的应用场景也不多，大部分时候还是以单线程的方式运行，单线程不要涉及线程的上下文切换，效率反而比多线程更高
GIL的作用与互斥锁的作用相似，是为了解决解释器中多个线程资源竞争的问题。 ? 二、互斥锁和GIL的区别 互斥锁是运用在一个py文件中的，也就是在一个应用程序中，是代码层面的锁。...线程互斥锁是Python代码层面的锁，解决我们自己写的Python程序中多线程共享资源的问题。 GIL是Python解释器层面的锁，解决解释器中多个线程的竞争资源问题。 ?...三、GIL对程序的影响 1.Python中的多线程被称为“伪多线程”，因为无论如何，都逃不过GIL解释器锁。 2.因为GIL的存在，在Python中同一时刻有且只有一个线程会执行。...既然GIL的存在使程序无法充分利用CPU进行运算，那么在IO密集型程序中为什么适合使用呢？ 通常，程序分为两种，一种是计算密集型程序，另一种叫作IO密集型程序。...一般不会采用这种方法。
GIL：全局解释器锁 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...那么这样看起来py不给力啊，GIL直接导致CPython不能利用物理多核的性能加速运行。那么为什么会有这样的设计？...上面主要说的是这种设计的劣势，下面再讨论它的优势。 GIL的设计简化了CPython的实现，使得对象模型，包括关键的内建类型如字典，都隐式可以并发访问。...GIL对线程执行的影响： 多线程环境中，python虚拟机按照以下方式执行： 设置GIL 切换到一个线程去执行 运行代码，这里有两种机制： 指定数量的字节码指令（100个）...无论采用哪一种，要做到多线程安全都会比维系一个GIL要难得多。另外改动的还是CPython的代码树及其各种第三方扩展也在依赖GIL。 进一步说，有人做过测试将GIL去掉，加入更细粒度的锁。
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