两个线程在同一时刻只能有一个履行 Python ，但一旦线程开端连接，它就会放弃 GIL ，如许其他线程就可以运行。这意味着两个线程可以并发等待套接字连接，这是一件功德。在同样的时光内它们可以做更多的工作。

让我们打开盒子，看看一个线程在连接建立时实际是若何放弃 GIL 的，在 socketmodule.c 中:

/* s.connect((host, port)) method */ 
 
static PyObject * 
 
sock_connect(PySocketSockObject *s, PyObject *addro) 
 
{ 
 
    sock_addr_t addrbuf; 
 
    int addrlen; 
 
    int res; 
 
  
 
    /* convert (host, port) tuple to C address */ 
 
    getsockaddrarg(s, addro, SAS2SA(&addrbuf), &addrlen); 
 
  
 
    Py_BEGIN_ALLOW_THREADS 
 
    res = connect(s->sock_fd, addr, addrlen); 
 
    Py_END_ALLOW_THREADS 
 
  
 
    /* error handling and so on .... */ 
 
}  

线程恰是在Py_BEGIN_ALLOW_THREADS 宏处放弃 GIL;它被简单定义为：

当然 Py_END_ALLOW_THREADS 从新获取锁。一个线程可能会在这个地位堵塞，等待另一个线忱矸⑴锁;一旦这种情况产生，等待的线程会掠夺回锁，并恢复履行你的Python代码。简而言之：当N个线程在收集 I/O 堵塞，或等待从新获取GIL，而一个线程运行Python。

下面来看一个应用协同式多义务处理快速抓取很多 URL 的完全例子。但在此之前，先比较下协同式多义务处理和其他情势的多义务处理。

抢占式多义务处理

Python线程可以主动释放 GIL，也可以先发制人抓取 GIL 。

让我们回想下 Python 是若何运行的。你的法度榜样分两个阶段运行。起首，Python文本被编译成一个名为字节码的简单二进制格局。第二，Python说冥器的主回路，一个名叫 pyeval_evalframeex() 的函数，流畅地攫取字节码，逐个履行个中的指令。

当说冥器经由过程字节码时，它会按期放弃GIL，而不须要经由正在履行代码的线程许可，如许其他线程便能运行：

(Jython 和 IronPython 供给单过程的并行，但它们远没有充分实现 CPython 的兼容性。有软件事务内存的 PyPy 有朝一日可以运行更快。如不雅你对此好奇，尝尝这些说冥器。)

默认情况下，检测距离是1000 字节码。所有线程都运行雷同的代码，并以雷同的方法按期大年夜他们的锁中抽出。在 Python 3 GIL 的实施加倍复杂，检测距离不是一个固定命目标字节码，而是15 毫秒。然而，对于你的代码，这些差别并不明显。

将多个线状物编织在一路，须要技能。

如不雅一个线程可以随时掉去 GIL，你必须使让代码线程安然。 然而 Python 法度榜样员对线程安然的看法大年夜不合于 C 或者 Java 法度榜样员，因为很多 Python 操作是原子的。

在列表中调用 sort()，就是原子操作的例子。线程不克不及在排序时代被打断，其他线程大年夜来看不到列表排序的部分，也不会在列表排序之前看到过时的数据。原子操作简化了我们的生活，但也有不测。例如，+ = 似乎比 sort() 函数简单，但+ =不是原子操作。你怎么知道哪些操作是原子的，哪些不是?

看看这个代码：

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本文标题：深入理解GIL：如何写出高性能及线程安全的Python代码
地址：http://www.17bianji.com/lsqh/35440.html
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