Python 子线程会阻塞主线程

Python 使用的是基于线程的并发模型，但是默认的全局解释器锁（Global Interpreter Lock, GIL）限制了在同一时刻只有一个线程在执行Python字节码。这就意味着在Python的单进程中，多线程只能用于I/O密集型任务，因为这时线程间的切换并不会涉及到CPU计算资源的竞争。

因此，在Python中，子线程本身并不直接阻塞主线程。然而，如果子线程执行了I/O操作或其他阻塞式的操作（如文件读写、网络请求等），则整个进程会被阻塞，因为GIL不允许其他线程进入执行状态。此时，主线程实际上也被阻塞了，直到子线程完成其操作并返回执行结果。

举个例子：

import threading
import time

def long_running_task():
    print("Starting a blocking I/O task...")
    # 模拟I/O操作，这里只是简单地让线程睡眠几秒
    time.sleep(5)
    print("I/O task finished.")

# 创建一个线程实例，并通过目标函数和参数初始化
t = threading.Thread(target=long_running_task)

# 开始线程
t.start()

print("Main thread is still running.")

在这个例子中，尽管`main_thread`继续执行并打印了消息，但由于`long_running_task`中包含了一个模拟的长时间I/O操作，所以整个程序实际上被阻塞到了`time.sleep(5)`这一行，直到I/O操作完成。

解决阻塞问题的一种常见做法是将I/O密集型任务放在单独的进程中运行，而不是在同一个线程中。这样，即便这个进程内的某个线程被阻塞，也不会影响到其他线程或进程内的其他操作。对于CPU密集型任务来说，多线程可以在Python中有效地利用多核处理器，因此在这种情况下，GIL通常不会成为性能瓶颈。

---

--- 相关问题 ---
1. 如何在Python中安全地处理GIL以提高多线程程序的性能？
2. 是否有纯Python实现的替代方案，可以在多核处理器上充分利用硬件资源？
3. 在哪些场景下，多线程在Python中的使用效率会比单一进程更高？