如果存在GIL，那么在python的多线程环境中使用锁有什么用呢？

在存在GIL（全局解释器锁）的Python多线程环境中，使用锁可以实现线程之间的同步和互斥操作，以避免竞态条件和数据不一致性问题。

当多个线程同时访问共享资源时，由于GIL的存在，同一时刻只有一个线程可以执行Python字节码，其他线程会被阻塞。这导致多线程环境下，即使有多个线程同时执行，实际上并不能并行执行。

使用锁（例如 threading 模块中的 Lock）可以保证在任意时刻只有一个线程可以获得锁，从而实现对共享资源的互斥访问。当一个线程获得锁时，其他线程如果想要访问相同的资源，需要等待该线程释放锁。这样可以避免多线程同时修改共享资源而导致数据的不一致性。

使用锁的主要作用包括：

保护共享数据：当多个线程需要修改共享数据时，可以通过获取锁来确保每次只有一个线程在修改，避免数据竞争和不一致性。
实现互斥操作：通过锁的机制，可以实现对关键代码段的互斥访问，即同一时间只有一个线程能够执行关键代码段，确保数据的完整性和正确性。
控制线程同步：通过锁的机制，可以实现对线程的同步操作，例如一个线程需要等待另一个线程完成某个操作后才能继续执行，可以使用锁来实现等待和通知的机制。

在Python中，常用的锁包括：

threading.Lock：基本的互斥锁，使用 acquire() 方法获取锁，release() 方法释放锁。
threading.RLock：可重入锁，同一个线程可以多次获得同一把锁而不会产生死锁。
threading.Semaphore：信号量，可以控制同时访问某个资源的线程数量。
threading.Condition：条件变量，提供了 wait()、notify()、notifyAll() 等方法来实现线程间的协调和通信。

需要注意的是，在使用锁时，要避免死锁的发生，即两个或多个线程相互等待对方释放锁而无法继续执行的情况。为了避免死锁，可以合理设计锁的获取和释放顺序，并且尽量避免在持有锁的情况下进行阻塞操作。

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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。

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python线程笔记

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。

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Python 有可能删除 GIL 吗？

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

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Python线程、协程探究（一）——Python多线程困境

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

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Python中的GIL是个什么玩意？

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)。

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Python自动化试题仓

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比Mojo慢68000倍，Python性能差的锅该给GIL吗？

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。

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对GIL的一些理解

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。

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python GIL解释器

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。

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浅谈Python多线程

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?

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Python 最难的问题

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。...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。

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Python 最难的问题你猜是什么？

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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