Python 干掉 GIL
介绍
全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）是 CPython 解释器的一个特性，它对于多线程程序来说是一个限制。GIL 的存在使得在多线程程序中无法充分利用多核处理器的优势。因此，很多 Python 开发者都期望能够干掉 GIL，以提升多线程程序的性能。
本文将介绍 GIL 的原理，以及一些可以干掉 GIL 的方法，包括使用多进程、使用 C 扩展、使用 GIL 互斥锁等。
GIL 的原理
CPython 解释器的设计是以 GIL 为基础的。GIL 是一种互斥锁，它保证在任何一个时间点只有一个线程可以执行 Python 代码。这意味着即使在多核处理器上运行多个线程，实际上只有一个线程在执行 Python 代码，其他线程只能等待 GIL 的释放。这种机制导致 Python 多线程程序在 CPU 密集型任务上的性能无法得到提升。
GIL 的设计是因为 CPython 解释器中的内存管理不是线程安全的。当多个线程同时访问和修改 Python 对象时，可能会引发各种问题，如内存泄漏、数据竞争等。因此，GIL 的存在是为了保护 Python 对象的完整性和一致性。
干掉 GIL 的方法
虽然 GIL 对于性能有一定的限制，但并不意味着在所有情况下都需要干掉 GIL。在 IO 密集型任务中，Python 多线程的性能可能仍然是可接受的，因为线程在等待 IO 操作完成时会释放 GIL。
然而，在 CPU 密集型任务中，如果希望充分利用多核处理器的优势，那么就需要考虑如何干掉 GIL。下面是一些常见的方法：
1. 使用多进程
多进程是一种可以绕过 GIL 的方法。在多进程中，每个进程都有自己的 Python 解释器实例，因此不存在 GIL 的竞争。通过将任务分配给多个进程，可以充分利用多核处理器的性能。
下面是一个使用 multiprocessing 模块的示例代码：
import multiprocessing
def cpu_intensive_task(n):
result = 0
for i in range(n):
result += i
return result
if __name__ == '__main__':
pool = multiprocessing.Pool()
results = pool.map(cpu_intensive_task, range(10))
print(results)
2. 使用 C 扩展
另一种干掉 GIL 的方法是使用 C 扩展。C 扩展是通过编写 C/C++ 代码，然后将其编译为 Python 可以调用的模块。由于 C 扩展是在底层操作数据，不需要 GIL 来保护 Python 对象，因此可以在 C 扩展中充分利用多核处理器的性能。
下面是一个使用 C 扩展的示例代码：
from ctypes import cdll
lib = cdll.LoadLibrary('libexample.so')
def cpu_intensive_task(n):
return lib.cpu_intensive_task(n)
results = [cpu_intensive_task(i) for i in range(10)]
print(results)
3. 使用 GIL 互斥锁
虽然 GIL 限制了多个线程同时执行 Python 代码，但并不意味着所有的操作都会被 GIL 所限制。例如，IO 操作和调用 C 扩展都不会被 GIL 所限制。因此，在多线程程序中可以使用 GIL 互斥锁来实现并发执行。
下面是一个使用 threading 模块的示例代码：
import threading
def cpu_intensive_task(n):
result = 0
for i in range(n):
result += i
return result
results = []
def worker():
while True:
with lock:
if len(tasks) == 0:
break
n = tasks.pop()
result
