一行被编译成 3 个字节码：

1. 将 lst 值加载到客栈上
2. 将其排序办法加载到客栈上
3. 调用排序办法

尽管 GIL 不克不及免除我们加锁的须要，但它确切意味着没有加细粒度的锁的须要(所谓细粒度是指法度榜样员须要自行加、解锁来包管线程安然，典范代表是 Java , 而 CPthon 中是粗粒度的锁，即竽暌癸言层面本身保护着一个全局的锁机制,用来包管线程安然)。在线程自由的说话比如 Java，法度榜样员尽力在尽可能短的时光内加锁存取共享数据，减轻线程争夺，实现最大年夜并行。然而因为在 Python 中线程无法并交运行，细粒度锁没有任何优势。只要没有线程保持这个锁，比如在睡眠，等待I/O, 或者一些其他掉去 GIL 操作，你应当应用尽可能粗粒度的，简单的锁。其他线程无论若何无法并交运行。

并发可以完成更快

我敢打赌你真正为的是经由过程多线程来竽暌古化你的法度榜样。经由过程同时等待很多收集操作，你的义务将更快完成，那么多线程会起到赞助，即使在同一时光只有一个线程可以履行 Python 。这就是并发，线程在这种情况下工作优胜。

for (;;) { 
 
    if (--ticker < 0) { 
 
        ticker = check_interval; 
 
  
 
        /* Give another thread a chance */ 
 
        PyThread_release_lock(interpreter_lock); 
 
  
 
        /* Other threads may run now */ 
 
  
 
        PyThread_acquire_lock(interpreter_lock, 1); 
 
    } 
 
  
 
    bytecode = *next_instr++; 
 
    switch (bytecode) { 
 
        /* execute the next instruction ... */ 
 
    } 
 
}  

线程中代码运行更快

import threading 
 
import requests 
 
urls = [...] 
 
def worker(): 
 
    while True: 
 
        try: 
 
            url = urls.pop() 
 
        except IndexError: 
 
            break  # Done. 
 
        requests.get(url) 
 
for _ in range(10): 
 
    t = threading.Thread(target=worker) 
 
    t.start()  
	
			
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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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