GIL python

GIL 是 Python 解释器中的全局解释器锁（Global Interpreter Lock）的简称。它是为了保证在多线程环境下，同一时刻只有一个线程执行 Python 字节码而引入的。GIL 的存在会导致在 CPU 密集型任务中，多线程并不能真正地并行执行，因为同时只有一个线程能够获得 GIL。但是在 I/O 密集型任务中，多线程可以发挥作用，因为在 I/O 操作时线程会释放 GIL。

GIL 限制了 Python 的多线程性能，尤其在多核 CPU 上。为了解决这个问题，可以使用多进程来代替多线程，或者使用使用多线程外部扩展库，如 `multiprocessing`、`concurrent.futures` 等。

需要注意的是，GIL 只存在于 CPython 解释器中。其他解释器如 Jython 和 IronPython 并不具备 GIL。此外，GIL 在一些特定情况下也可能被释放，比如在进行 I/O 操作、进行计算密集型任务时会进行线程切换等。

相关问题

python gil

Python的GIL（全局解释器锁）是在实现Python解释器（CPython）时引入的一个概念。它是用于控制CPython解释器在同一时间只能执行一个线程的机制。GIL使得多线程的Python程序在执行过程中只能使用一个CPU核心，无法充分利用多核处理器的优势。
但需要明确的是，GIL并不是Python语言本身的特性，而是在CPython中的实现。其他Python解释器如PyPy和Jython并不受GIL的限制。事实上，Python代码可以在不依赖于GIL的环境下执行。
GIL是为了解决CPython开发人员在早期面临的多线程编程难题而提出的一种实用解决方案。由于GIL的存在，CPython的多线程程序在CPU密集型任务上可能无法获得性能提升，但在I/O密集型任务上仍然可以发挥作用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python的GIL详解](https://blog.csdn.net/weixin_42239402/article/details/95375147)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python中的GIL详解](https://blog.csdn.net/qq_33934427/article/details/124305057)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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python GIL

Python的GIL（全局解释器锁）是一种机制，它限制了在同一时间只能有一个线程执行Python字节码的能力。这意味着在多线程的情况下，即使有多个CPU核心，同一时间只能有一个线程在执行Python代码。

GIL的存在对于CPU密集型任务来说是一个限制，因为它限制了多个线程同时执行计算密集型的任务。然而，对于I/O密集型任务，GIL并不会成为瓶颈，因为线程在等待I/O完成时会释放GIL，让其他线程有机会执行。

在Python 3.2中，GIL的一些问题得到了修复，并引入了一种机制，可以查看被删除的其他线程的GIL获取请求的数量，并且在其他线程有机会运行之前不允许当前线程重新获取GIL。

总结起来，GIL是一种限制多线程并行性能的机制，对于CPU密集型任务会有一定的影响，但对于I/O密集型任务则影响较小。