Python去掉GIL 多线程

Python中的全局解释器锁（GIL）是为了保护Python字节码的解释器核心同时执行，防止多个线程并发修改数据结构而引入的。这意味着，在任何时候，只有一个线程能够执行Python字节码，即使是在多核处理器上也是如此。因此，尽管Python支持多线程，但它并不适用于那些依赖大量CPU计算的任务（即CPU密集型），因为在这种情况下，线程切换频繁，CPU的实际利用率并没有提高。

如果你想要在Python中实现多线程，并且期望充分利用多核CPU，你需要关注以下几个方面：

1. **I/O密集型任务**：Python的`threading`库可以处理I/O密集型任务，因为在等待I/O响应时，GIL会被释放，其他线程可以执行。

2. **多进程**：Python的`multiprocessing`模块提供了一个无GIL的环境，因为它会启动新的进程，而不是共享相同的解释器实例，所以理论上可以实现真正的并行计算。

3. **使用多线程池**：如`concurrent.futures.ThreadPoolExecutor`，它可以帮助管理线程池，将任务分发给各个线程，让它们在等待I/O操作时保持忙碌。

4. **利用第三方库**：有些第三方库，如Celery或multiprocessing.dummy，虽然底层还是基于线程，但由于其工作原理，可能能在某些场景下减轻GIL的影响。

需要注意的是，虽然以上措施可以在某种程度上提升性能，但要完全绕开GIL所带来的限制，可能需要采用更底层的技术，例如Cython扩展或使用Numba进行加速。