cpython 解釋器中存在一個GIL(全局解釋器鎖),無論多少個線程、多少顆cpu

他的作用就是保證同一時刻只有一個線程可以執行代碼,因此造成了我們使用多線程的時候無法實現並行。

因為有GIL的存在、所以同一時刻只能有一個線程被CPU執行

任務：IO 密集型：可以采用多線程（多進程+協成）

計算密集型：python不適用

(1)IO 密集型、CPU會是實現自動切換 提高工作效率

def ListenMusic(name):
    print("beging listening to %s,%s" %(name,time.ctime()))
    time.sleep(
 
5)
    print("end listening %s" % time.ctime())
def Recordlog(name):
    print("beging recoding to %s,%s" %(name,time.ctime()))
    time.sleep(5)
    print("end recoding %s" % time.ctime())
if __name__ == ‘__main__‘:
    threads=[]
    t1=threading.Thread(target=ListenMusic,args=("鳳凰傳奇",))
    t2=threading.Thread(target=Recordlog,args=("
 
python多線程",))
    threads.append(t1)
    threads.append(t2)
    for t in threads:
        t.start()

（2） 計算密集型 cpu 一直處於工作狀態、沒有io流的切換、不適用多進程

import threading,time
def add():
    s=0
    for i in range(100000990):
        s +=i
    print("累加的結果是：",s)
def mul():
    s1=1
    for i in range(1,10000):
        s1 *= i
    
 
print("累乘的結果是：",s1)
if __name__ == ‘__main__‘:
    start= time.time()
    L = []
    t1=threading.Thread(target=add)
    t2=threading.Thread(target=mul)

    L.append(t1)
    L.append(t2)
    for t in L:
        t.start()
    for t in L:
        t.join()
    print("總共花費時間",time.time()-start)

python GIL :全局解釋器