threading模块，python下的多线程，threadingpython,一、GIL全局解释器

threading模块，python下的多线程，threadingpython,一、GIL全局解释器

一、GIL全局解释器锁

In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)

无论你启动多少个线程，Python解释器在同一时刻，都只允许一个线程在cpu上执行，Python启动一个线程是调用C语言的接口，让操作系统启动线程，所以所有的线程调度是操作系统在执行，而Python解释器在启动线程后只能等待操作系统返回结果。所以Python解释器为了防止同一时刻多个线程操作同一个数据，造成数据混乱，所以在cpython解释器中，加入了global interpreter lock。

注意：Jpython、pypy等解释器都没有GIL

二、Python中的多线程python 中的多线程虽然不能并行，但是能达到高并发的效果。并不是一无用处2.1 threading模块

import threadingimport time def run(i): #定义每个线程要运行的函数     print("线程：:%s  正在运行" %i)     time.sleep(1) if __name__ == '__main__':     t1 = threading.Thread(target= run, args=(1,)) #生成一个线程实例     参数还有name 线程名，daemon 是否守护线程 True    t2 = threading.Thread(target= run, args=(2, )) #生成另一个线程实例     t1.start() #启动线程    t2.start() #启动另一个线程     print(t1.getName()) #获取线程名    print(t2.getName())

2.2 Join及守护线程

当你在启动一个线程之后，前面说过由于是调用系统创建，所以主进程就和创建的线程没有关系了，

threading模块，python下的多线程