Python cpu與cpu上的多執行緒的區別講解
Python多執行緒是單cpu意義上的多執行緒，它和多cpu上的多執行緒有著本質的區別。
單cpu多執行緒：併發
多cpu多執行緒：並行內部包含併發
在Python 多執行緒當中，存在一個叫Global Interpreter Lock(GIL)的東西，直譯就是全域性直譯器鎖。它的作用在於讓同一時刻只能有一個執行緒對於python物件進行操作。Python已經提供了各種機制讓我們進行多執行緒同步，為什麼又要整這個GIL呢？這是因為程式設計師控制的同步是對各個程式中可見的變數，而GIL同步的是直譯器後臺的不可見變數，比如為了進行垃圾回收而維護的引用計數。如果沒有GIL，有可能出現由於執行緒切換導致的對同一個物件釋放兩次的情況。
因此，任何一個CPython執行緒如果要執行，就必須先獲取這個GIL。後果？就是在CPython中，本質上幾乎是沒有執行緒並行的，不論你開多少個執行緒，同一時刻只有獲取GIL的那個執行緒能夠執行。為什麼要說幾乎呢，這是因為提供給python的C庫中，還是有解決方案的，比如
這段程式碼是sleep的程式碼，在執行sleep之前，通過一個巨集來釋放GIL，然後在睡眠結束執行其他程式碼前又獲取GIL。其他一下操作，比如IO，也會有類似的操作，這樣就使得對於IO密集型的程式，或者是使用C庫進行計算的程式，還是可以在很大程度上避開GIL來取得執行緒並行的效果的。但對於純 python程式碼的程式，GIL恐怕還是躲不過去的。
還有一個問題，就是GIL怎麼釋放，我們看到在python/C API中提供了巨集來進行釋放，那麼對於普通的python語句呢？直譯器會在執行一百條python程式碼後強制釋放GIL，這就使得其它執行緒得以執行。
最後需要說明的，就是這個GIL的問題是直譯器相關的，而不是語言相關的。也就是說它只是對於python語言直譯器的一種實現，並不是語言本身的特性。事實上，GIL就是直譯器的一個非常粗粒度的鎖，我們完全可以採用更細粒度的鎖來增加並行性，而且Gindo就寫過一個patch來取消 GIL，不過好像最後的結果是細粒度鎖導致了單執行緒程式的效能下降了兩倍，所以最後還是決定優先保證單執行緒程式的效能，繼續保留GIL。但是python 的其他兩個分支，Jython和IronPython，卻都沒有GIL的問題，從而可以實現執行緒的並行。
總結：
通常加鎖也有2種不同的粒度的鎖:
fine-grained(所謂的細粒度), 那麼程式設計師需要自行地加,解鎖來保證執行緒安全
coarse-grained(所謂的粗粒度), 那麼語言層面本身維護著一個全域性的鎖機制,用來保證執行緒安全
Python 多執行緒 從語言層面本身維護著一個全域性的鎖機制,用來保證執行緒安全；而java, Jython則是細粒度的。
所以也就是說，由於gil的限制，python語言本身是不能夠進行並行
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