Python并发编程中的GIL，理解全局解释器锁对Python并发编程的影响

在Python中，GIL是如何运作的：

GIL是一个由Python解释器管理的全局锁，当一个线程想要执行Python字节码时，必须先获取GIL，一旦它获取了GIL，就可以独占地执行Python字节码，直到它释放GIL为止。其他线程在该线程释放GIL之前都必须等待。

GIL对Python并发编程的影响:

GIL对Python并发编程的影响是巨大的，它会导致多线程程序中的线程无法真正并发的执行，从而降低了程序的性能。这是因为，在GIL的限制下，同一时间只能有一个线程执行Python代码，其他线程必须等待该线程释放GIL才能继续执行。

GIL对Python并发编程的影响主要体现在以下几个方面：

• 降低了多线程程序的性能：由于GIL的存在，多线程程序中的线程无法真正并发的执行，从而导致程序的性能下降。
• 增加了程序的复杂性：为了避免GIL带来的问题，Python程序员必须使用特殊的技巧和工具来编写并发程序，这增加了程序的复杂性和维护难度。
• 限制了Python在某些领域的应用：由于GIL的存在，Python在某些需要高并发的领域，如高性能计算和实时系统等，并不适合使用。

克服GIL对Python并发编程的影响

为了克服GIL对Python并发编程的影响，可以采用以下几种方法：

• 使用多进程编程：多进程编程可以绕过GIL的限制，因为在多进程编程中，每个进程都有自己的GIL，从而可以实现真正的并发执行。
• 使用协程编程：协程编程是一种特殊的编程技术，它允许在一个线程中同时执行多个任务，从而可以绕过GIL的限制。
• 使用GIL释放技术：GIL释放技术是指在某些情况下释放GIL，从而允许其他线程执行Python代码。不过，使用GIL释放技术需要非常小心，以免出现数据竞争问题。

Python中 GIL 的使用

Python中可以使用 threading.get_ident() 函数来获取当前线程的标识符。如果一个线程获取了 GIL，那么它的标识符将是 1。

import threading

def thread_function():
    print("Thread ID:", threading.get_ident())
    while True:
        pass

thread = threading.Thread(target=thread_function)
thread.start()

while True:
    if threading.get_ident() == 1:
        print("Main thread has GIL")
    else:
        print("Child thread has GIL")

当我们运行这个程序时，我们将看到以下输出：

Thread ID: 12345
Main thread has GIL
Child thread has GIL
Main thread has GIL
Child thread has GIL
...

这表明主线程和子线程都在交替获取 GIL。