Python48_GIL的问题

GIL：全局解释器锁
作用：保证了多个线程时，在同一时刻只有一个线程会被调用（不管电脑是几核的）（也就是说python中的线程其实是假的，这就造成在python中多进程的效率远远高于多线程，特别是多核的时候）

因此，在python中，能用进程的时候尽量用进程，而不使用线程

如果非要用线程呢？如何解决？
关键的地方用C语言来写

用死循环进行示例，通过查看各个核的占用情况（Linux中可以用htop）查看是否实现了真正的多线程

用C语言在loop.c文件中写一个死循环

void DeadLoop()
{
    while(1)
    {
    ;
    }
}

并将之做成一个库
（Linux环境中）
gcc loop.c -shared -o libdeadloop.so
就会生成一个libdeadloop.so的文件（动态库）

在python文件中

from ctypes import *
from threading import Thread

#加载动态库
lib = cdl.LoadLibrary("./libdeadloop.so")   #假设做制作的动态库就在当前目录下
#cdl是ctypes里面的

#创建一个子线程，让其执行C语言编写不函数，此函数是一个死循环
t = Thread(target=lib.DeadLoop) #DeadLoop是动态库里面的函数（即上面用C语言编写的函数的函数名）
t.start()

while True:
    pass
#会发现两个核的占用很快就达到很高的占用

面试题

描述Ptyhon GIL的概念，以及它对python多线程的影响？多线程爬取程序是否可以比单线程快？并解释原因

参考答案：

1. GIL并不是Python语言的问题，仅仅是由于历史原因在Cpython解释器（Python官网推荐）中难以移除GIL（比如java语言写的jpython就没有这个问题）。
2. GIL：全局解释器锁。每个线程在执行的过程都需要先获取GIL，保证同一时刻只有一个线程可以执行代码
3. 线程释放GIL锁的情况：在IO操作等可能会引起阻塞的system call之前，可以暂时释放GIL，但在执行完毕后，必须重新获取GIL。Python 3.x使用计时器（执行时间大到阀值后，当前线程释放GIL）或Python 2.x，tickets达到100
4. Python使用多进程是可以利用多核的CPU资源的
5. 多线程爬取比单线程性能有提升，因为遇到IO阻塞会自动释放GIL锁

如何避免GIL的问题？

1. 避免使用Cpython解释器
2. 用其他语言替代线程中要做的事情

GIL主要是对于计算密集型不利，对于IO密集型，用多线程（或协程）仍然能够提升性能