什么是全球解释器锁,为什么它是一个问题？
围绕从Python中删除GIL已经产生了很多噪音,我想知道为什么这么重要.我自己从未编写过编译器或解释器,所以不要节俭细节,我可能需要他们理解.
如果您依赖于具有全局解释器锁(即CPython)和编写多线程代码的Python实现,那么您真的需要锁吗？
如果GIL不允许并行执行多条指令,那么共享数据是否不需要保护？
对不起,如果这是一个愚蠢的问题,但我总是想知道多处理器/核心机器上的Python.
同样的事情适用于任何其他具有GIL的语言实现.
据我所知，Python的线程库使用POSIX线程进行线程处理，并且它不能在多核上运行。那么我们是否有可能使用 Open MP 为 Python 线程实现多核线程系统呢？
CPython使用全局解释器锁.Linux已经删除了Big Kernel Lock的所有痕迹.这些锁的替代品是什么？系统如何充分利用真正的多核或多处理器系统而不停止一切？
我一直在尝试编写一个简单的python应用程序来实现一个工作队列,我发现每个网页都有一些随机的人对它进行评论,你不应该使用python线程因为这个或那个,有人可以帮助我吗？什么是Python线程,我可以使用它吗？如果是哪个lib？标准的还不错吗？
在我的小小理解中,multi-threading在大多数情况下驱动编程的性能因素并非全部.(不论Java或Python).
我读这启发性的文章上GIL的SO.文章总结了python采用的GIL机制; 即只有一个single Thread可以python byte code在任何给定时间执行.这使得single thread应用程序真的更快.
我的问题如下:
因为如果Thread在给定点只提供一个,是否multiprocessing或thread模块提供了克服GIL强加的限制的方法？如果没有,它们为实际multi-task工作提供了哪些功能
在接受的答案中,上述帖子的评论部分提出了一个问题,但没有回答？我脑子里也有这个问题
^so at any time point of time, only one thread will be serving content to client...
so no point of actually using multithreading to improve performance. right?