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Python是一种广泛使用的高级编程语言,由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年。Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法(尤其是使用空格缩进来区分代码块,而不是使用大括号或关键词)。这使得Python被认为是一种易于学习的语言,同时具备强大的功能,适合初学者和经验丰富的程序员。 Python的主要特点包括: 1. **易于学习**:Python有相对较少的关键字,结构简单,和一个明确定义的语法。 2. **易于阅读**:Python代码定义的清晰度使得它像可执行伪代码。 3. **易于维护**:Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。 4. **广泛的标准库**:Python的标凑库很庞大,包含用于互联网通信、网络通信、数据压缩、加密、系统管理等的模块。 5. **跨平台**:Python可以在多种操作系统上运行,包括但不限于Windows、Mac OS X、Linux等。 6. **解释型语言**:Python是一种解释型语言,这意味着开发过程中没有编译步骤。 7. **动态类型系统**:Python不会在编写
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# Python 中的全局解释器锁(GIL):并发编程的双刃剑
Python 是一种广泛使用的高级编程语言,以其简洁的语法和强大的功能而受到开发者的青
睐。然而,在 Python 的世界里,有一个常被讨论和争议的概念——全局解释器锁(Global
Interpreter Lock,简称 GIL)。本文将深入探讨 GIL 的概念、工作原理、对 Python 多线程的影
响以及如何在实际编程中应对 GIL 带来的挑战。
## 全局解释器锁(GIL)简介
全局解释器锁是 Python 解释器(CPython)中的一个技术术语,它是 CPython 实现中的一个
关键组件。GIL 确保在任意时刻,只有一个线程执行 Python 字节码。这意味着即使在多处理
器上,一个 Python 进程也不能有效地并行执行多个线程。
## GIL 的工作原理
GIL 的引入主要是为了简化 CPython 实现中的内存管理。由于 CPython 的内存管理不是线程
安全的,GIL 通过限制同一时刻只有一个线程执行来避免竞争条件。
## GIL 对多线程的影响
GIL 对 Python 的多线程编程有着显著的影响:
- **限制并行性**:由于 GIL 的存在,Python 的多线程并不能有效利用多核处理器的计算能
力。
- **I/O 密集型任务**:对于 I/O 密集型任务,GIL 的影响较小,因为线程在等待 I/O 操作时
会释放 GIL。
- **CPU 密集型任务**:对于 CPU 密集型任务,GIL 可能导致性能瓶颈,因为线程不能并行
执行。
## 代码示例:GIL 的影响
以下是一个简单的 Python 程序,展示了 GIL 对多线程的影响:
```python
import threading
import time
def busy_work():
while True:
pass
def thread_task(name):
print(f"Thread {name}: started")
start_time = time.time()
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