Python多進程和多線程是雞肋嘛？GIL的存在總是是富足爭議的，它可能導致Python程序難以真正借用現代操作系統的多進程特性。需要注意的是，相對于I/O圖形處理、NumPy數學可以計算這樣的耗時操

Python多進程和多線程是雞肋嘛？

GIL的存在總是是富足爭議的，它可能導致Python程序難以真正借用現代操作系統的多進程特性。需要注意的是，相對于I/O圖形處理、NumPy數學可以計算這樣的耗時操作都突然發生在GIL之外，只不過基本是不受影響，能夠受影響的大都Python字節碼的執行，GIL會造成性能瓶頸的出現。其實，只能在不使用純Python做CPU密密麻麻的的多線程運算時GIL會是問題。

GIL是什么Python的代碼執行由Python虛擬機（也叫講解器主循環，CPython版本）來控制，Python在啊,設計之初就考慮到在解釋器的主循環中，另外唯有一個線程在運行。即每個CPU在輸入時刻僅有一個線程在解釋器中運行。對Python虛擬機訪問的操縱由全局回答鎖GIL控制，正是這個鎖來壓制同一時刻只有一個線程還能夠運行。——在單核CPU下的多線程其實都只是如膿毒，不是什么分頭并進。

并發與分頭并進區別

并發：兩個或多個事件在同一時間間隔不可能發生，或是說交替做不同事件的能力，也可以說相同的代碼塊前后交替執行。聯成一體：兩個或者多個事件在同一時刻發生了什么，也可以說而做有所不同事件的能力，或是說有所不同的代碼塊同樣的不能執行。

并發和并行的意義

并發和并行都這個可以去處理“多任務”，二者的比較多區別只是相對而言是否是“而接受”多個的任務。不過不屬于到分解細化（有幾乎在同一時間依賴耦合度高的任務難以你做到左行）、任務運行（可能會要確定互斥、鎖、共享等）、最后單獨設置。

Python下的多線程在Python多線程下，每個線程的執行，追加：

獲取GIL直接切換到這個線程去負責執行運行代碼，這里有兩種機制：更改數量的字節碼指令（100個）固定不動時間15ms線程主動去占住完全控制把線程設置中為睡眠狀態釋放GIL又一次亂詞以上步驟在Python2中，在解釋器解釋什么不能執行任何Python代碼時，都要先獲得這把鎖才行（同一時間只會有一個完成任務了GIL的線程在跑，其它的線程都處在在等待狀態等著GIL的釋放），在遇到了I/O操作時會釋放這把鎖。如果是純計算出的程序，沒有I/O不能操作，回答器會每隔100次操作就釋放這把鎖，讓別的線程有機會執行（這個次數可以不實際來變動）也正是這種設定，是的多線程的CPU密集型計算出的很沒用處，下面會有講又為什么如此。

而在python3中，GIL不不使用ticks計數寄存器(100次，釋放GIL)，替換成不使用計時器（執行時間提升15ms閾值后，當前線程釋放GIL），令執行可以計算的次數更大，能量次數增加，那樣的話對CPU密集型程序越來越敵視，但始終是沒有解決的辦法GIL可能導致的同一時間不能想執行一個線程的問題，所以我效率依然不不盡人意。

那就有沒Python的多線程是用處不大嘛？CPU密集型(各種循環處理、計數等等)，在這種下，ticks定時計數馬上就會都沒有達到閾值，然后把觸發GIL的釋放與再競爭（多個線程來回切換到是需要能量消耗資源的），因此python下的多線程對CPU密集型代碼的確不友善，會觸發時非常正常的線程快速切換。

IO密集型(文件處理、網絡爬蟲等)，多線程都能夠快速有效提升效率(單線程下有IO操作會通過IO等待，會造成不必要的時間實在是浪費，而開啟多線程能在線程A再等待時，智能切換到線程B，也可以不浪費CPU的資源，最終達到能進階程序想執行效率，一個線程我得到GIL發送消息，后再耐心的等待返回消息（阻塞），Python此時能量GIL,其他線程換取GIL郵箱里消息，接著雖然耐心的等待前往消息（阻塞）......，這樣絕對的保證了IO傳輸過程時間的合理利用，增加了IO耐心的等待倒致的資源浪費，能提高IO傳輸效率)。所以我python的多線程對IO密集型代碼比較比較敵視。

有哪些結論？I/O密集型不使用多線程并發想執行提高效率、計算密集型不使用多進程（multiprocessing）聯成一體不能執行提高效率。大多數程序既真包含IO操作又乾坤二卦可以計算不能操作,那你這種下，在正在并發任務之前，這個可以先進行測試，測試3多線程、多進程哪個效率高是用哪種。

請注意一點：多核多線程比單核多線程更差，多核多進程下，CPU1釋放出GIL后，其他CPU上的線程都會參與競爭，但GIL可能會會又被CPU1拿回，CPU2釋放GIL后……，倒致其他幾個CPU上被再喚醒后的線程會醒著等待到切換到時間后又進入到待調度狀態，這樣會造成線程顛波(thrashing)，會造成效率聲音低。

多線程下的CPU密集型計算也也不是藥可醫，這個可以依靠ctypes繞過GIL，ctypes這個可以使py再調用正二十邊形的C動態庫的導出函數。所做好的只不過把最關鍵部分用C/C書寫Python擴展。并且，ctypes會在動態鏈接庫C函數前施放GIL。

另外，這個可以了解下協程，又稱微線程。

協程的最的優勢是協程極高的執行效率。而且子程序快速切換也不是線程切換到，只不過是由程序自身再控制，并且，沒有線程可以切換的開銷，和多線程比，線程數量越多，協程的性能優勢就越的確。

第二大優勢應該是不需要多線程的鎖機制，是因為只能一個線程，也不存在同樣寫變量，在協程中再控制共享資源不加鎖，只不需要可以確定狀態就再說，所以我負責執行效率比多線程高太多了。

而且協程是一個線程不能執行，那怎摸利用多核CPU呢？最簡單的方法是多進程協程，既利用現有多核，又充分發揮協程的高效率，可額外極高的性能。

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