深入理解GIL：如何写出高性能及线程安全的Python代码

def foo():

global n

n += 1

我们可以看到这个函数用 Python 的标准 dis 模块编译的字节码：

>>> import dis 
 
>>> dis.dis(foo) 
 
LOAD_GLOBAL              0 (n) 
 
LOAD_CONST               1 (1) 
 
INPLACE_ADD 
 
STORE_GLOBAL             0 (n)

代码的一行中， n += 1，被编译成 4 个字节码，进行 4 个根本操作：

将 n 值加载到客栈上
将常数 1 加载到客栈上
将客栈顶部的两个值相加
将总和存储回 n

记住，一个线程每运行 1000 字节码，就会被说冥器打断夺走 GIL 。如不雅命运运限不好，这(打断)可能产生在线程加载 n 值到客栈时代，以及把它存储回 n 时代。很轻易可以看到这个过程会若何导致更新损掉：

在一个法度榜样员具备的所有特点中，想商量事物运转规律的┞封种好奇心必弗成少。当我打开音乐盒，不雅察内部装配，可以看出即使我没有成长为一个卓越的法度榜样员，至少也是有好奇心的一个。

threads = [] 
 
for i in range(100): 
 
    t = threading.Thread(target=foo) 
 
    threads.append(t) 
 
for t in threads: 
 
    t.start() 
 
for t in threads: 
 
    t.join() 
 
print(n)

平日这个代码输出 100，因为 100 个线程每个都递增 n 。但有时你会看到 99 或 98 ，如不雅一个线程的更新被另一个覆盖。

n = 0 
 
lock = threading.Lock() 
 
def foo(): 
 
    global n 
 
    with lock: 
 
        n += 1

如不雅我们应用一个原子操作比如 sort() 函数会若何呢?：

lst = [4, 1, 3, 2] 
 
def foo(): 
 
    lst.sort()

这个函数的字节码显示 sort() 函数不克不及被中断，因为它是原子的：

>>> dis.dis(foo) 
 
LOAD_GLOBAL              0 (lst) 
 
LOAD_ATTR                1 (sort) 
 
CALL_FUNCTION            0 	
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