今天可以来讲解下GIL是个什么了。
GIL为什么是Python中大的一把锁？
GIL是Global Interpreter Lock的缩写，翻译过来就是全局解释器锁。
从字面上去理解，它就是锁在解释器头上的一把锁，它使Python代码运行变得有序。
假如有一段代码：
print(1)print(2)print(3)print(4)print(5)print(6)
运行之后，
123456
GIL通过确保在任何给定时间只运行一个线程来防止竞争条件
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GIL确保在任何给定时间只有一个线程在运行。
因此，不可能利用具有线程的多个处理器。
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由于CPython的内存管理不是线程安全的，GIL可以防止竞争条件并确保线程安全。
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突破GIL的封锁
更换解释器
Python有多个解释器实现。分别用C、Java、C#和Python编写的CPython、Jython、IronPython和PyPy是受欢迎的。
GIL 仅存在于CPython的原始Python实现中。
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那为什么不直接使用别的解释器为主要开发用呢？
因为CPython的库为丰富。
如果别的解释器有支持你代码中的模块，那是可以直接移植过去使用的。
像Jython至今还没有推出Python3，只停留在Python2时代。
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用多进程替代多线程
我将用三段代码（单线程、多线程、多进程）解决一个问题（把50000000通过n-=1减至0）。
通过对比他们运行的所花费的时间，看哪段代码效率高。
「单线程」
import timenum = 50000000def countdown(n): while n>0: n -= 1start = time.time()countdown(num)end = time.time()print('花费时间 -', end - start)
运行结果：
花费时间 - 3.7478301525115967
「多线程」
import timefrom threading import Threadnum = 50000000def countdown(n): while n>0: n -= 1t1 = Thread(target=countdown, args=[num//2])t2 = Thread(target=countdown, args=[num//2])start = time.time()t1.start()t2.start()t1.join()t2.join()end = time.time()print('花费时间 -', end - start)
运行结果：
花费时间 - 4.2221999168396
「多进程」
from multiprocessing import Poolimport timenum = 50000000def countdown(n): while n>0: n -= 1if __name__ == '__main__': pool = Pool(processes=2) start = time.time() r1 = pool.apply_async(countdown, [num//2]) r2 = pool.apply_async(countdown, [num//2]) pool.close() pool.join() end = time.time() print('花费时间 -', end - start)
运行结果：
花费时间 - 2.307600975036621
对于**「计算密集型任务」**，Python的多线程比单线程还慢，
这是由于线程的创建和销毁都要消耗资源（进程消耗资源更大）。
「对比单线程和多线程就能感受到GIL这个枷锁的束缚力了。」
用了多进程后，运行速度一下子从3.73缩短到2.30秒，证明多进程还是能突破GIL的封锁的。
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多进程底层是开了多个解释器去运行代码，一个进程一把GIL。
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