Cpython的全域性直譯器鎖（GIL）

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cpyrhon直譯器下有個全域性直譯器鎖-gil：在同一
#在同一時刻，多執行緒中只有乙個執行緒訪問cpu
#有了全域性直譯器鎖（gil）後，在同一時刻只能有乙個執行緒訪問cpu。
#全域性直譯器鎖鎖的是執行緒，而不是資料。
#這種全域性直譯器鎖的特性就是同一時間只有有乙個執行緒訪問cpu，所以在多個cpu的情況下，也只有乙個執行緒在乙個時間點訪問cpu，這是cpython直譯器的特性，這是乙個不好的特性
#到目前為止並沒有乙個直譯器語言可以充分使用多個cpu，乙個時間點只能一者訪問cpu
#在多執行緒環境中，python虛擬機器按一下方式執行訪問cpu：
#設定gil
#切換到乙個執行緒去執行
#執行指定數量的位元組碼指令或執行緒後主動讓出控制（可以呼叫time.sleep()）
#把執行緒設定為睡眠狀態
#解決gil
#再次重複以上所有操作
#高cpu： 在高cpu利用率的**中，此時這種同一時刻只能有乙個執行緒訪問cpu機制會響應效率，如高計算類的**中。如真遇到這種情況，可以用多程序，不用多執行緒處理
#高io：處理檔案、處理web請求、爬取網頁、裝置檔案、讀寫資料、send、recv，我們遇到的基本都是io的，很少遇到計算類的東西
#比較多執行緒與多程序的效率。多執行緒的執行效率會好些，在高io的情況、和簡單的計算類情況下
import
time
from threading import
thread
from multiprocessing import
process
deffunc(n):
n + 1
if__name__ == '
__main__':
start =time.time()
t_lst =
for i in range(100):
t = thread(target=func, args=(i, ))
t.start()
for t in
t_lst:
t.join()
t1 = time.time() -start
start2 =time.time()
p_lst =
for i in range(100):
p = process(target=func, args=(i, ))
p.start()
for p in
p_lst:
p.join()
t2 = time.time() -start2
print(t1, t2)

python GIL全域性直譯器鎖

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全域性直譯器鎖（GIL）Cpython

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