python的gil为什么引入

Python的GIL是什么，以及为什么引入？

介绍

Python是一种高级编程语言，因其简洁易用而备受开发者的喜爱。然而，Python的全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）却是让许多开发者头痛的问题。本文将解释GIL是什么，为什么引入以及它的影响。

GIL是什么？

GIL是Python解释器中的一个机制，它确保在任意给定时间只有一个线程在执行Python字节码。换句话说，它阻止多线程同时执行Python代码。这可能会引起一些混淆，因为Python的多线程看起来并不会提供真正的并行性。实际上，多个线程可以同时执行I/O操作，但在CPU密集型任务上，GIL将限制并行性。

GIL的引入

GIL最初引入是为了简化Python解释器的实现。Python的设计者们使用GIL来确保解释器的内部数据结构在多线程环境下的安全性。由于GIL的存在，Python解释器不需要在共享数据上实现复杂的同步机制，从而简化了解释器的设计和实现。

GIL的影响

由于GIL的存在，Python的多线程并不能在CPU密集型任务上提供真正的并行性。当一个线程执行Python字节码时，其他线程将被阻塞。这意味着即使有多个CPU核心，Python的多线程程序也不能同时利用它们。

然而，GIL对于I/O密集型任务并没有太大影响。当一个线程在执行I/O操作时，其他线程仍然可以继续执行Python字节码。这是因为GIL只对解释器内部的共享数据结构进行保护，而不影响系统调用和外部I/O操作。

下面是一个简单的例子来演示GIL的影响：

import threading

def count_up():
    count = 0
    while count < 100000000:
        count += 1

def count_down():
    count = 100000000
    while count > 0:
        count -= 1

t1 = threading.Thread(target=count_up)
t2 = threading.Thread(target=count_down)

t1.start()
t2.start()

t1.join()
t2.join()

在上面的例子中，我们使用两个线程分别执行count_up和count_down函数。这两个函数都是简单的循环计数，但由于GIL的存在，这两个函数不能同时执行。因此，这个程序的运行时间将大致是count_up和count_down函数单独执行时间的两倍。

如何避免GIL的影响？

虽然GIL对于Python的多线程并行性有一定的限制，但仍然有一些方法可以避免或减轻其影响。

1. 使用多进程代替多线程：由于每个进程都有自己的Python解释器，所以多进程可以同时执行Python代码，而不受GIL的限制。可以使用multiprocessing模块来实现多进程。

2. 使用C扩展模块：C扩展模块可以绕过GIL，因为它们可以在执行Python代码时释放GIL。许多常用的计算密集型任务的库，如NumPy和Pandas，都是使用C扩展模块实现的，因此可以在这些库中获得更好的性能。

3. 使用并发框架：Python中有一些并发框架，如concurrent.futures和asyncio，它们可以使用异步和并发技术来实现并行性，而不依赖于多线程。

总结

GIL是Python解释器中的一个机制，它确保在任意给定时间只有一个线程在执行Python字节码。GIL的引入简化了Python解释器的实现，但也限制了Python的多线程程序的并行性。对于CPU密