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GIL（Global Interpreter Look）：全局解释器锁，为了避免线程竞争资源造成数据错乱。
其实每个py程序都必须有解释器参加，解释器就是一堆代码，就等于多线程要竞争同一个解释器的代码，所以要给解释器加互斥锁。而且除了自己开的线程，还有用于垃圾回收的系统线程等，所以必须加锁
加锁以后，就意味着线程只能并发，同一时间只有一个cpu在处理线程，看起来效率很低，其实是要看cpu是用来做计算还是用来做io操作的。
如果是在io密集的程序中，cpu性能无法直接决定程序的执行速度。在计算密集的程序中，cpu的性能可以直接决定程序的执行速度。
from threading import Thread from multiprocessing import Process import time def task1(): sum = 1 for i in range(10000000): sum *= i def task2(): sum = 1 for i in range(10000000): sum *= i def task3(): sum = 1 for i in range(10000000): sum *= i if __name__ == ‘__main__‘: # 开始时间 st_time = time.time() t1 = Process(target=task1) t2 = Process(target=task2) t3 = Process(target=task3) t1.start() t2.start() t3.start() t1.join() t2.join() t3.join() print(time.time()-st_time)
from threading import Thread import time def task1(): time.sleep(3) def task2(): time.sleep(3) def task3(): time.sleep(3) # 开始时间 st_time = time.time() t1 = Thread(target=task1) t2 = Thread(target=task2) t3 = Thread(target=task3) t1.start() t2.start() t3.start() t1.join() t2.join() t3.join() print(time.time() - st_time)
GIL与自定义互斥锁的区别：
GIL只能保证解释器代码的数据的安全，要想保证开启的线程安全必须加互斥锁
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原文地址：https://www.cnblogs.com/xiamenghan/p/9949246.html
