Python的全局解释器锁：线程限制 | AI生成和翻译
Python 中的全局解释器锁（GIL）是一种互斥锁，用于保护对 Python 对象的访问，防止单个进程中的多个原生线程同时执行 Python 字节码。这是 CPython（标准 Python 实现）中使用的一种机制，通过一次只允许一个线程执行 Python 代码来确保线程安全，即使在多核系统上也是如此。
关于 GIL 的关键点：
- 目的：GIL 可防止竞争条件，并确保 Python 对象的线程安全内存管理，从而简化 CPython 的实现。
- 影响：它限制了多线程 Python 程序中真正的并行性，因为即使是在多核 CPU 上，一次也只能有一个线程执行 Python 代码。这使得 Python 在多线程应用程序中处理 CPU 密集型任务的效率较低。
- 解决方法：
- 使用多进程代替多线程来绕过 GIL，因为每个进程都有自己的 Python 解释器和内存空间。
- 使用诸如
NumPy或Cython之类的库，它们可以在特定操作期间释放 GIL。 - 对于 I/O 密集型任务（例如网络或文件操作），多线程仍然有效，因为在 I/O 等待期间 GIL 会被释放。
- 相关性：GIL 是 CPython 特有的，并非所有 Python 实现中都存在（例如 Jython 或 IronPython）。在 CPython 中移除或减轻 GIL 的努力（例如“无 GIL”Python）正在进行中，但截至 2025 年 6 月尚未成为标准。
示例影响：
import threading
def cpu_bound_task():
count = 0
for _ in range(10**7):
count += 1
threads = [threading.Thread(target=cpu_bound_task) for _ in range(4)]
for t in threads:
t.start()
for t in threads:
t.join()
在此示例中，GIL 强制线程顺序运行，无法利用多个 CPU 核心，这限制了 CPU 密集型任务的性能。
有关更多详细信息，您可以查阅 Python 官方文档或关于 GIL 及其解决进展的 X 平台讨论。您需要我搜索有关此主题的最新更新吗？