正如我们所看到的，在 HTTP膳绫擎获取一个URL中，这些线程在等待每个套接字操作时放弃 GIL，所以他们比一个线程更快完成工作。

Parallelism 并行

如不雅想只经由过程同时运行 Python 代码，而使义务完成更快怎么办?这种方法称为并行，这种情况 GIL 是禁止的。你必须应用多个过程，这种情况比线程更复杂，须要更多的内存，但它可以更好应用多个 CPU。

这个例子 fork 出 10 个过程，比只有 1 个过程要完成更快，因为过程在多核中并交运行。然则 10 个线程与 1 个线程比拟，并不会完成更快，因为在一个时光点只有 1 个线程可以履行 Python：

import os 
 
import sys 
 
nums =[1 for _ in range(1000000)] 
 
chunk_size = len(nums) // 10 
 
readers = [] 
 
while nums: 
 
    chunk, nums = nums[:chunk_size], nums[chunk_size:] 
 
    reader, writer = os.pipe() 
 
    if os.fork(): 
 
        readers.append(reader)  # Parent. 
 
    else: 
 
        subtotal = 0 
 
        for i in chunk: # Intentionally slow code. 
 
            subtotal += i 
 
        print('subtotal %d' % subtotal) 
 
        os.write(writer, str(subtotal).encode()) 
 
        sys.exit(0) 
 
# Parent. 
 
total = 0 
 
for reader in readers: 
 
    subtotal = int(os.read(reader, 1000).decode()) 
 
    total += subtotal 
 
print("Total: %d" % total)  

因为每个 fork 的过程有一个零丁的 GIL，这个法度榜样可以把工作分派出去，并一次运行多个计算。

所以，尽管有 GIL，你仍然须要加锁来保护共享的可变状况：

结语

既然你已经打开了音乐盒，看到了它简单的装配，你明白所有你须要知道的若何写出快速运行，线程安然的 Python 代码。应用线程进行并发 I/O 操作，在过程中进行并行计算。这个原则足够简单，你甚至不须要把它写在你的手上。

奇怪的是，我写 Python 法度榜样多年，一向对全局说冥器锁(GIL)持出缺点的不雅念，因为我大年夜未对它的运作机理产生足够好奇。我碰到其他对此同样迟疑和蒙昧的人。是时刻让我们来打开这个盒子一窥毕竟了。让我们解读 CPython 说冥器源码，找出 GIL 毕竟是什么，为什么它存在于 Python 中，它又是怎么竽暌拱响多线程法度榜样的。我精晓过举例赞助你深刻懂得 GIL 。你将会学到若何写出快速运行和线程安然的 Python 代码，以及如安在线程和过程中做选择。

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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

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