python中的GIL锁

熟悉python的都知道，在C语言写的python解释器中存在全局解释器锁，由于全局解释器锁的存在，在同一时间内，python解释器只能运行一个线程的代码，这大大影响了python多线程的性能。而这个解释器锁由于历史原因，现在几乎无法消除。

python GIL 之所以会影响多线程等性能，是因为在多线程的情况下，只有当线程获得了一个全局锁的时候，那么该线程的代码才能运行，而全局锁只有一个，所以使用python多线程，在同一时刻也只有一个线程在运行，因此在即使在多核的情况下也只能发挥出单核的性能。

既然python在同一时刻下只能运行一个线程的代码，那线程之间是如何调度的呢？ 

对于有io操作的线程，当一个线程在做io操作的时候，因为io操作不需要cpu，所以，这个时候，python会释放python全局锁，这样其他需要运行的线程就会使用该锁。 

对于cpu密集型的线程，比如一个线程可能一直需要使用cpu做计算，那么python中会有一个执行指令的计数器，当一个线程执行了一定数量的指令时，该线程就会停止执行并让出当前的锁，这样其他的线程就可以执行代码了。 

由上面可知，至少有两种情况python会做线程切换，一是一但有IO操作时，会有线程切换，二是当一个线程连续执行了一定数量的指令时，会出现线程切换。当然此处的线程切换不一定就一定会切换到其他线程执行，因为如果当前线程 优先级比较高的话，可能在让出锁以后，又继续获得锁，并优先执行。

在做科学计算的时候是用的单线程，因为这种计算是需要CPU一直做计算的，如果用多线程反而会降低计算速度。