怎样才能在Python中规避GIL的影响？

在Python中规避GIL影响的主要策略有以下几种：

1. **使用多进程**（`multiprocessing`模块）：由于每个进程都有独立的内存空间，所以它们各自拥有自己的GIL，可以并发执行Python代码，适用于CPU密集型任务，例如数值计算。

2. **使用多线程池**（`concurrent.futures.ThreadPoolExecutor`）：虽然还是在同一个进程中，但通过将任务分发给线程池，GIL会在任务之间切换，有助于改善性能，尤其是在处理IO密集型任务。

3. **使用C扩展**（如NumPy、Pandas等库）：这些库内部实现了不受GIL限制的代码，可以直接利用系统级的线程进行并行计算。

4. **使用`joblib`库**：它封装了多进程，可以高效地处理CPU密集型任务，并且支持延迟加载，避免一次性加载所有数据到内存。

5. **使用Jython或IronPython**：这两种Python版本基于不同的虚拟机，Jython基于Java，而IronPython基于.NET，它们摆脱了GIL的限制。

6. **如果可能的话，优化算法和数据结构**：有些情况下，通过调整算法或数据结构，可以让CPU密集型任务变得更容易并行化。

记住，GIL对于大多数日常应用来说不是大问题，但对于高性能计算或对速度有极高要求的应用，上述方法可以提供帮助。