所以目前的现状就是，Python的多线程在多核CPU上，只对于IO密集型计算产生正面效果；而当有至少有一个CPU密集型线程存在，那么多线程效率会由于GIL而大幅下降。...毫无疑问全局锁的存在会对多线程的效率有不小影响。甚至就几乎等于Python是个单线程的程序。 那么读者就会说了，全局锁只要释放的勤快效率也不会差啊。...可以看到python在多线程的情况下居然比单线程整整慢了45%。按照之前的分析，即使是有GIL全局锁的存在，串行化的多线程也应该和单线程有一样的效率才对。那么怎么会有这么糟糕的结果呢？...由图可见，GIL的存在导致多线程无法很好的立即多核CPU的并发处理能力。 那么Python的IO密集型线程能否从多线程中受益呢？我们来看下面这张测试结果。颜色代表的含义和上图一致。...简单的总结下就是：Python的多线程在多核CPU上，只对于IO密集型计算产生正面效果；而当有至少有一个CPU密集型线程存在，那么多线程效率会由于GIL而大幅下降。
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。...但我们进一步思考一下，就算有 GIL 的存在，理论来说，如果 GIL 释放的够快，多线程怎么也要比单线程执行效率高吧？ 但现实的结果是：多线程比我们想象的更糟糕。...如果是在单核 CPU 环境下，多线程在执行时，线程 A 释放了 GIL 锁，那么被唤醒的线程 B 能够立即拿到 GIL 锁，线程 B 可以无缝接力继续执行，执行流程如下图： ?...而如果在在多核 CPU 环境下，当多线程执行时，线程 A 在 CPU0 执行完之后释放 GIL 锁，其他 CPU 上的线程都会进行竞争。...到此，我们可以得出一个结论：如果使用多线程运行一个 CPU 密集型任务，那么 Python 多线程是无法提高运行效率的。 别急，你以为事情就这样结束了吗？
在Python中，可以通过多进程、多线程和多协程来实现多任务。 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。...但是，其实Python的CPython(C语言实现的)解释器上有一把GIL锁，也就是说Python的程序是处于一个解释器锁的环境中的。 这把锁是全局的，只要使用CPython解释器，逃不掉。 ?...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。...3.因为线程是存在于进程中的，线程是CPU调度和分派的基本单位，Python中的多线程由于GIL锁的存在无法利用多核 CPU。...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。
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...小结 CPython解释器提供了GIL（全局解释器锁）保证线程数据同步，那么有了 GIL，我们还需要线程同步吗？多线程在IO密集型任务中，表现又怎样呢？欢迎大家留言,看到这里点个赞再走吧~感谢阅读。...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...小结 CPython解释器提供了GIL（全局解释器锁）保证线程数据同步，那么有了 GIL，我们还需要线程同步吗？多线程在IO密集型任务中，表现又怎样呢？欢迎大家留言。
今天要跟大家一起来学习一下Python的多线程机制。有两个原因，其一是自己在学习中经常会使用到多线程，其二当然是自己对Python中的多线程并不是很了解。...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？...但是，如果使用更细粒度的锁机制进行保护，那么，会导致大量的加锁和解锁功能，加锁和解锁对于操作系统来说，是一个比较重量级的动作，同时，没有GIL的保护，编写Python的扩展模块的难度也大大增加。...线程A何时释放GIL呢（如果A使用完解释器之后才释放GIL，那么，并行的计算退化为串行，多线程的意义何在？） 2. 线程B和C谁将在A释放GIL之后获得GIL呢？...建立多线程环境 建立多线程环境，主要就是创建GIL。那么GIL是如何实现的呢？
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...CPython对线程安全的内存管理机制 Python使用引用计数来进行内存管理，在Python中创建的对象都会有引用计数，来记录有多少个指针指向它。...如果是Thread1因为Time Tick到期释放GIL(多数是CPU密集型任务)，那么三个线程可以同时竞争这把GIL锁，可能出现Thread1在竞争中胜出，再次执行的情况。...根据前面的线程释放GIL锁原则，线程a执行这四步的过程中，有可能会让出GIL。如果这样，n=n+1的运算过程就被打乱了。最后的结果中，得到一个非零的n也就不足为奇。...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。
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...，意味着，任何时候只可能有一个线程在执行代码，其它线程要想获得 CPU 执行代码指令，就必须先获得这把锁，如果锁被其它线程占用了，那么该线程就只能等待，直到占有该锁的线程释放锁才有执行代码指令的可能。...小结 CPython解释器提供了GIL（全局解释器锁）保证线程数据同步，那么有了 GIL，我们还需要线程同步吗？多线程在IO密集型任务中，表现又怎样呢？欢迎大家留言
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...，意味着，任何时候只可能有一个线程在执行代码，其它线程要想获得 CPU 执行代码指令，就必须先获得这把锁，如果锁被其它线程占用了，那么该线程就只能等待，直到占有该锁的线程释放锁才有执行代码指令的可能。...但是多线程有个问题，怎么解决共享数据的同步、一致性问题，因为，对于多个线程访问共享数据时，可能有两个线程同时修改一个数据情况，如果没有合适的机制保证数据的一致性，那么程序最终导致异常，所以，Python
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？...在多线程环境中，Python 虚拟机按以下方式执行: 1.设置GIL 2.切换到一个线程去执行 3.运行 指定数量的字节码指令 线程主动让出控制（可以调用time.sleep(0)) 4.把线程设置完睡眠状态...如果某线程并未使用很多 I/O 操作， 它会在自己的时间片内一直占用处理器(和 GIL)。也就是说，I/O 密集型的 Python 程序比计算密集 型的程序更能充分利用多线程环境的好处。...如果某线程并未使用很多 I/O 操作， 它会在自己的时间片内一直占用处理器(和 GIL)。也就是说，I/O 密集型的 Python 程序比计算密集 型的程序更能充分利用多线程环境的好处。 3.线程。...简单的总结下就是：Python的多线程在多核CPU上，只对于IO密集型计算产生正面效果；而当有至少有一个CPU密集型线程存在，那么多线程效率会由于GIL而大幅下降。 4.线程池。
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...GIL 的起源 Python 第一次发布是在 1991 年，当时的 CPU 都是单核，单核中，多线程主要为了一边做IO，一边做 CPU 计算而设计的，Python 编译器是由 C 语言编写的，因此也叫...如果对每一个对象都加锁，有可能引发另一个问题，就是死锁，而且频繁的获取和释放会导致性能下降，最简单有效的方法就是加一个解释器锁，线程在执行任何字节码时都先获取解释器锁，这就避免了死锁，而且不会有太多的性能消耗...还有一个很明显的例子，Python 解释器不止有 CPython，还有用 Java 编写的 Python，.NET 实现的 IronPython，这些解释器完全没有 GIL，可是有多少人为它们编写扩展呢
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。...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。...那么是不是python的多线程就完全没用了呢？...而在python3.x中，GIL不使用ticks计数，改为使用计时器（执行时间达到阈值后，当前线程释放GIL），这样对CPU密集型程序更加友好，但依然没有解决GIL导致的同一时间只能执行一个线程的问题，...原因是：每个进程有各自独立的GIL，互不干扰，这样就可以真正意义上的并行执行，所以在python中，多进程的执行效率优于多线程(仅仅针对多核CPU而言)。
如果一个有四个线程的进程运行在一个四核的CPU机器上，那么核的利用率可以达到100%，即所有的核都可以调度运行一个线程， 不会出现一方有难，八方围观的情况。...GIL的存在本身就是为了阻止多个原生的线程同时执行python的字节码， 我们可以看下锁的实现数据结构 image.png NRMUTEX中的thread_id就表明GIL锁目前被哪个thread拥有...但是由于CPython中GIL锁的存在，C1调度执行T1的时候，GIL锁被T1占着，T2拿不到GIL锁，处于阻塞的状态，等到T1执行结束或者执行的字节码行数到了设定的阈值，T1就会释放GIL锁，然后T2...但是如果T1线程有IO操作会被阻塞，会在IO操作前提前释放GIL锁，进而T2线程获得GIL，可以正常被CPU调度执行，这样Python程序进程仍然处于继续运行的状态，而不会像单线程的时候遇到IO会被阻塞等待...image.png image.png 我们可以看到，顺序执行的过程中，只有一个子线程在执行my_counter()， 主线程由于在等待子线程执行结束，所以每次获得GIL锁之后又会立马释放锁
那么问题来了，为什么是个编程语言就比 Python 快呢？Python 在高性能、多线程方面为什么这么为人诟病？本文将以 Python PEP 703 草案的相关内容为核心，分析个中原因。...那么，这个切换过程是如何发生的呢？事实上，GIL 的实现也随着 Python 的发展发生过明显的变化。...但这里还是存在一个问题，如果这个扩展模块与 Python 虚拟机无关的单次操作时间没有那么长，而是需要不断去操作 Python 虚拟机内部的数据，那么即便开发者注意去释放了 GIL，在程序执行到需要操作...有了 GIL 后，Python 就能为用户提供了一个类似操作系统多线程的能力，如果用户使用的硬件是单核 CPU，那这个多线程表现得和操作系统的多线程差不多，多个线程之间可以切换，分时复用 CPU 资源，...因此可以预见的是这个升级的过程可能并不会那么顺利，别看现在大家对 GIL 抱怨不断，等真能去除 GIL 的时候，有多少用户真去升级现有版本呢，又有多少现有的扩展模块去适配新的规范呢？这些都很难说。
json相关 5、json和python的字典有什么区别呢？ 5.1、网络传输需求格式为json，你在python中写的是字典，这时候怎么办呢？...11、thread和threading，推荐使用threading模块，原因如下： 11.1join（）的作用是: 12、Python多线程需要锁吗？...1).不能，因为python内置了全局解释器锁（GIL），同一时刻只能有一个线程在运行 10、Python多线程更适合什么场景？ ...有GIL在，则某一时刻只能有一条线程运行，不会有多条线程同时修改数据的情况产生，那为什么还要加锁？ 1).需要锁。因为很多操作不是原子操作。线程会在执行到100条字节码的时候切换。...举例如下： 虽然两个线程A、B由于GIL锁的存在，不会同时执行。
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。...如果是纯计算的程序，没有IO操作，解释器会每隔100次或每隔一定时间15ms去释放GIL。 这里可以理解为IO密集型的python比计算密集型的程序更能利用多线程环境带来的便利。...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）...固定时间15ms线程主动让出控制 把线程设置为睡眠状态 解锁GIL 再次重复以上步骤 考虑用尽cpu的性能，python的应对方法很简单，在新的python3中依然有GIL，原因大概有下几点...： CPython的GIL本意是用来保护所有全局的解释器和环境状态变量的，如果去掉GIL，就需要更多的更细粒度的锁对解释器的众多全局状态进行保护。
python 与 python解释器是两个概念，切不可混为一谈，也就是说，GIL只存在于使用C语言编写的解释器CPython中。...然而因为CPython是大部分环境下默认的Python执行环境。所以在很多人的概念里CPython就是Python，也就想当然的把GIL归结为Python语言的缺陷。...而解决多线程之间数据完整性和状态同步最简单的方式就是加锁。GIL能限制多线程同时执行，保证同一时间内只有一个线程在执行。 3.GIL有什么影响？ GIL无疑就是一把全局排他锁。...毫无疑问全局锁的存在会对多线程的效率有不小影响。甚至就几乎等于Python是个单线程的程序。 4.如何避免GIL带来的影响？...方法一：用进程+协程 代替 多线程的方式 在多进程中，由于每个进程都是独立的存在，所以每个进程内的线程都拥有独立的GIL锁，互不影响。
通过创建多线程进程，每个线程在一个处理器上运行，从而实现应用程序的并发性，使每个处理器都得到充分运行。 在解释python多线程的时候. 先和大家分享一下 python 的GIL 机制。...在多线程环境中，Python 虚拟机按以下方式执行： 1 设置GIL 2 切换到一个线程去运行 3 运行： a. 指定数量的字节码指令，或者 b....然而因为CPython是大部分环境下默认的Python执行环境。所以在很多人的概念里CPython就是Python，也就想当然的把GIL归结为Python语言的缺陷。...如果是纯计算的程序，没有 I/O 操作，解释器会每隔 100 次操作就释放这把锁，让别的线程有机会执行（这个次数可以通过 sys.setcheckinterval 来调整）如果某线程并未使用很多I/O...六.线程锁（互斥锁） 一个进程可以开启多个线程,那么多么多个进程操作相同数据,势必会出现冲突.那如何避免这种问题呢?
同时它还要保证在管理用户线程时保证总是有最大化的计算资源。 那么，不同线程同时访问时，数据的保护机制是怎样的呢？答案是解释器全局锁。...难道我们作为Python开发人员就意味着要放弃使用多线程来探索并行的想法了？为什么无论怎样，GIL需要保证只有一个线程在某一时刻处于运行中？难道不可以添加细粒度的锁来阻止多个独立对象的同时访问？...这是该实现的一种典型产物。现在也有其它的Python解释器（和编译器）并不使用GIL。虽然，对于CPython来说，自其出现以来已经有很多不使用GIL的解释器。 那么为什么不抛弃GIL呢？...让我们考虑一下：如果我们有了一个神奇的补丁，其移除了GIL，并且没有对单线程的Python代码产生性能上的下降，那么什么事情将会发生？...GIL的出现无意中帮助了开发者免于陷入困境。在使用多线程时仍然需要同步原语的情况下，GIL事实上帮助我们保持不同线程之间的数据一致性问题。 那么现在看起来讨论Python最难得问题是有点问错了问题。
同时它还要保证在管理用户线程时保证总是有最大化的计算资源。 那么，不同线程同时访问时，数据的保护机制是怎样的呢？答案是解释器全局锁。...在Python这样流行的一个语言中使用多线程究竟是有多糟糕，连专家都建议不要使用。难道我真的漏掉了一些东西？ 很遗憾，没有任何东西被漏掉。...难道我们作为Python开发人员就意味着要放弃使用多线程来探索并行的想法了？为什么无论怎样，GIL需要保证只有一个线程在某一时刻处于运行中？难道不可以添加细粒度的锁来阻止多个独立对象的同时访问？...这是该实现的一种典型产物。现在也有其它的Python解释器（和编译器）并不使用GIL。虽然，对于CPython来说，自其出现以来已经有很多不使用GIL的解释器。 那么为什么不抛弃GIL呢？...让我们考虑一下：如果我们有了一个神奇的补丁，其移除了GIL，并且没有对单线程的Python代码产生性能上的下降，那么什么事情将会发生？
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