熟悉python的都知道，在C語(yǔ)言寫(xiě)的python解釋器中存在全局解釋器鎖，由于全局解釋器鎖的存在，在同一時(shí)間內(nèi)，python解釋器只能運(yùn)行一個(gè)線程的代碼，這大大影響了python多線程的性能。而這個(gè)解釋器鎖由于歷史原因，現(xiàn)在幾乎無(wú)法消除。

python GIL 之所以會(huì)影響多線程等性能，是因?yàn)樵诙嗑€程的情況下，只有當(dāng)線程獲得了一個(gè)全局鎖的時(shí)候，那么該線程的代碼才能運(yùn)行，而全局鎖只有一個(gè)，所以使用python多線程，在同一時(shí)刻也只有一個(gè)線程在運(yùn)行，因此在即使在多核的情況下也只能發(fā)揮出單核的性能。

既然python在同一時(shí)刻下只能運(yùn)行一個(gè)線程的代碼，那線程之間是如何調(diào)度的呢？

對(duì)于有io操作的線程，當(dāng)一個(gè)線程在做io操作的時(shí)候，因?yàn)閕o操作不需要cpu，所以，這個(gè)時(shí)候，python會(huì)釋放python全局鎖，這樣其他需要運(yùn)行的線程就會(huì)使用該鎖。

對(duì)于cpu密集型的線程，比如一個(gè)線程可能一直需要使用cpu做計(jì)算，那么python中會(huì)有一個(gè)執(zhí)行指令的計(jì)數(shù)器，當(dāng)一個(gè)線程執(zhí)行了一定數(shù)量的指令時(shí)，該線程就會(huì)停止執(zhí)行并讓出當(dāng)前的鎖，這樣其他的線程就可以執(zhí)行代碼了。

由上面可知，至少有兩種情況python會(huì)做線程切換，一是一但有IO操作時(shí)，會(huì)有線程切換，二是當(dāng)一個(gè)線程連續(xù)執(zhí)行了一定數(shù)量的指令時(shí)，會(huì)出現(xiàn)線程切換。當(dāng)然此處的線程切換不一定就一定會(huì)切換到其他線程執(zhí)行，因?yàn)槿绻?dāng)前線程 優(yōu)先級(jí)比較高的話(huà)，可能在讓出鎖以后，又繼續(xù)獲得鎖，并優(yōu)先執(zhí)行。

在做科學(xué)計(jì)算的時(shí)候是用的單線程，因?yàn)檫@種計(jì)算是需要CPU一直做計(jì)算的，如果用多線程反而會(huì)降低計(jì)算速度。

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總結(jié)

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