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原因1：
原因2：
GIL是什么?全局解释器锁〔英语:Global Interpreter Lock，缩写GIL) 是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的一种机制，它使得任何时刻仅有一个线程在执行。 即便在多核心处理器上，使用GIL的解释器也只允许同一时间执行一个线程。 下图就是一个例子： 三个线程Thread1、2、3，哪个线程持有GIL，该线程才在执行，当遇到I/O时，就会释放GIL，I/O是指读写操作、发送网络等等 Thread1持有GIL，遇到I/O，释放GIL，这时Thread2才能开始进入运行状态  由于GIL的存在，即使电脑有多核CPU单个时刻也只能使用1个，相比并发加速的C＋+/JAVA所以慢。 单个时刻单个进程只能使用1个线程，但多进程下就可以有。 总结：（Python是一门伪多线程语言） 为什么有GIL这个东西GIL存在目的：为了解决多线程之间数据完整性和状态同步问题 GIL存在原因：Python中对象的管理，是使用引用计数器进行的，引用数为0则释放对象（涉及到Python的垃圾回收） 举例：开始:线程A和线程B都引用了对象obj，obj.ref_num 2,线程A和B都想撤销对obj的引用 若其中发生多线程调度切换，进行了两次对象释放，其导致的结果：发生报错，可能错释放别的内存，破坏内存。  GIL的引入就是解决以上类似的问题：简化了Python对共享资源的管理。 怎样规避GIL带来的限制1、多线程threading用于IO密集型计算，不用于CPU密集型计算 因为在I/O (read,write,send,recv,etc.)期间，线程会释放GIL，实现CPU和IO的并行因此多线程用于IO密集型计算依然可以大幅提升速度 用于CPU密集型计算时，只会更加拖慢速度（只有一个cpu在运行，且多线程切换会增加开销） 2、使用multiprocessing的多进程机制实现并行计算、利用多核CPU优势 为了应对GIL的问题，Python提供了multiprocessing 更多学习 更多关于python自动化、测试开发、高级性能测试、java学习资料可以留言咨询。 |
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