GIL 绞刑架的逃生者：并发 Python 的不可能之旅

GIL（全局解释器锁）是 python 解释器的核心部件，它确保同一时间只有一个线程执行 Python 字节码。虽然 GIL 提供了线程安全性，但它也限制了 Python 在并发编程方面的潜力，因为线程只能串行执行。

为了克服 GIL 的限制，出现了各种技术来规避其锁定并实现并发。这些技术包括：

多线程：

多线程是一种利用多个 CPU 线程来并行执行代码的技术。在 Python 中，使用 threading 模块可以创建和管理线程。然而，GIL 限制了每个线程同时执行 Python 代码的能力。

import threading

def task():
    # 执行耗时的操作

threads = []
for i in range(4):
    thread = threading.Thread(target=task)
    threads.append(thread)
    thread.start()

for thread in threads:
    thread.join()

这段代码创建 4 个线程，但由于 GIL，它们不能同时执行 task() 函数。

多进程：

多进程是一种利用多个操作系统进程来并行执行代码的技术。在 Python 中，使用 multiprocessing 模块可以创建和管理进程。与线程不同，进程拥有自己的 Python 解释器，因此不受 GIL 的限制。

import multiprocessing

def task():
    # 执行耗时的操作

processes = []
for i in range(4):
    process = multiprocessing.Process(target=task)
    processes.append(process)
    process.start()

for process in processes:
    process.join()

这段代码创建 4 个进程，并且它们可以在不同的 CPU 内核上同时运行 task() 函数，不会受到 GIL 的限制。

GIL 解除：

GIL 解除工具允许 Python 代码暂时释放 GIL，从而允许其他线程或进程执行 Python 代码。这可以通过使用 concurrent.futures 模块中的 ThreadPoolExecutor 或 ProcessPoolExecutor 实现。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def task():
    # 执行耗时的操作

with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    executor.submit(task)  # 提交任务到线程池

这段代码使用线程池执行 task() 函数，而主线程可以继续执行其他任务。

结论：

虽然 GIL 限制了 Python 的原生并发性，但通过利用多线程、多进程和 GIL 解除技术，开发人员可以规避其锁定并充分利用 Python 的并发潜力。这些技术使 Python 能够执行并行任务，从而提高应用程序的性能和可扩展性。