# 解除 Python GIL 锁性能限制
## 引言
Python 是一门广泛使用的编程语言，因其简单易读的语法和丰富的库而受到开发者的青睐。然而，Python 的多线程编程常常受到全局解释器锁（GIL，Global Interpreter Lock）的限制，这使得在多核处理器上无法有效地提高多线程程序的性能。本文将探讨 GIL 的概念及其对 Python 性能的影响，同时提供解决方案和代码
GIL介绍python全局解释器锁(global interpreter lock, GIL)限制了任何时候只能有一个thread处于运行状态，这对于cpu密集型和多线程程序并不友好，会带来性能瓶颈。GIL解决的问题python用引用计数来管理内存对象。当对象的引用计数变量为0的时候，对象占用的内存方可释放。引用计数变量是一个竞态条件，多个线程同时访问的时候需要进行互斥。如果不互斥，可能导致内存泄
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2023-10-18 17:22:11
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CPU-bound(计算密集型) 和I/O bound(I/O密集型)计算密集型任务(CPU-bound) 的特点是要进行大量的计算，占据着主要的任务，消耗CPU资源，一直处于满负荷状态。比如复杂的加减乘除、计算圆周率、对视频进行高清解码等等，全靠CPU的运算能力。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低，所以，要最高效地利用CP
# Python GIL解除
## 引言
在Python中，解释器的全局解释锁（Global Interpreter Lock，简称GIL）是一个常见的话题。GIL是Python解释器用来保证在解释器级别上只有一个线程执行Python字节码的机制。这可能导致在某些多线程应用程序中的性能问题。然而，GIL的存在也有其合理性和优点。在本文中，我们将讨论GIL的工作原理，并介绍一些解除GIL的技术和
原创
2023-08-31 12:30:00
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CPython 有 GIL 是因为当年设计 CPython 的人偷懒吗？ ① —— 简单的答案是：不仅没有偷懒，相反 GIL 是一个杰出的设计。一、Greg Stein 的尝试Guido van Rossum 提到 ② ，在 1999 年，Greg Stein(及 Mark Hammond ?)曾尝试开发过一个无 GIL 的 Python(据信是 1.5 版)分支，该分支对“所有变量”施以细粒度线
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2023-08-04 15:07:47
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在多线程环境下，python虚拟机按照以下方式运行： 1. 设置GIL（全局解释器锁） 2. 切换到一个线程中去 3. 运行 a. 指定数量的字节码的指令，或者 b. 线程主动让出控制(可以条用time.sleep(0)
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2023-06-23 20:36:29
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# 在 Python C 扩展中解除 GIL 锁的简单实现
在 Python 中，GIL（全局解释器锁）是导致多线程性能瓶颈的原因。为了更好地利用多核 CPU，开发者可以通过编写 C 扩展来解除 GIL 锁。本文将指导初学者如何实现 Python C 扩展以解除 GIL。我们将分步骤进行讲解，确保你能够理解每个步骤的内容和相关代码。
## 流程概述
为了实现 Python C 扩展解除 GI
python全局解释器锁GIL为什么会有GIL由于物理上得限制，各CPU厂商在核心频率上的比赛已经被多核所取代。为了更有效的利用多核处理器的性能，就出现了多线程的编程方式，而随之带来的就是线程间数据一致性和状态同步的困难。即使在CPU内部的Cache也不例外，为了有效解决多份缓存之间的数据同步时各厂商花费了不少心思，也不可避免的带来了一定的性能损失。Python当然也逃不开，为了利用多核，Pyth
分享一个大牛的人工智能教程。零基础！通俗易懂！风趣幽默！希望你也加入到人工智能的队伍中来！请点击人工智能教程GIL为全局解释器锁，它是为了解决多线程争抢资源的问题。最初GIL的策略是“计数+IO阻塞”的方式，即每个线程执行了100个指令即释放锁，或者是开始执行I/O操作阻塞了，也要释放锁。但是这种方式有2个问题：1）按照字节码指令数来统计，但有些指令码简单，有些很复杂，导致同样数到100，有些线程
## 解除Python内存限制
在使用Python编程时，我们经常会遇到内存限制的问题。默认情况下，Python会为程序设置一个内存限制，一旦超出这个限制就会导致程序崩溃。然而，有时我们需要处理大量数据或运行需要较长时间的任务，这时就需要解除Python的内存限制。本文将介绍如何解除Python的内存限制，并通过代码示例演示。
### 为什么要解除Python内存限制？
Python的内存限
前言：关于python的内存管理机制，我们可以从以下三个方面来解析：引用计数
垃圾回收（标记清除、分代回收）
小整数对象池
1，引用计数：1.1引用计数增加的情况：创建一个对象，例例如:a = ‘carry’,引⽤用计数 1。赋值 b=a, 引⽤用计数加1浅拷⻉里的引用，函数的传参foo(x)等作为容器对象的一个元素:a=[1,x,’22’]1.2引用计数减少的情况：一个本地引⽤离开了它的作⽤域。
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2023-08-24 23:28:28
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缺点一：Python 多线程和速度Python 整体性能缓慢，有限的线程和多处理能力是其未来发展的主要障碍。Python长期以来一直重视编程的易用性而不是运行时的速度。当通过使用C或C++编写的高速外部库（如Numpy和Numba）在Python中完成如此多的性能密集型任务时，你会发现Python重视编程的易用性也是一种不错的选择。但是尽管如此，Python的开箱即用的性能速度依然落后于其他语言，
如果你退出 Python 解释器并重新进入，你做的任何定义（变量和方法）都会丢失。因此，如果你想要编写一些更大的程序，为准备解释器输入使用一个文本编辑器会更好，并以那个文件替代作为输入执行。这就是传说中的 脚本。随着你的程序变得越来越长，你可能想要将它分割成几个更易于维护的文件。你也可能想在不同的程序中使用顺手的函数，而不是把代码在它们之间中拷来拷去。为了满足这些需要，Python
前言本篇文章主要是看完UnderstandingGIL.pdf后的一些理解http://www.dabeaz.com/python/UnderstandingGIL.pdfGIL什么是？简单翻译一下：在CPython解释器下，全局解释器锁GIL是为了保证python多线程安全的一把互斥锁。这把锁是必要的，主要因为CPython的内存管理器不是线程安全的。(但是，自从GIL诞生后，所有其他功能都是基
GIL概念Python代码的执行由Python虚拟机（也叫解释器主循环，CPython版本）来控制，Python在设计之初就考虑到要在解释器的主循环中，同时只有一个线程在执行，即在任意时刻，只有一个线程在解释器中运行。 对Python虚拟机的访问由全局解释器锁（GIL）来控制，正是这个锁能保证同一时刻只有一个线程在运行。在多线程环境中，Python虚拟机按以下方式执行：设置GIL。切换到一个线程去
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2023-08-21 02:27:07
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让我们从之前的这个公式说起：程序的 CPU 执行时间 = 指令数×CPI×Clock Cycle Time由于减少指令数和降低CPI都不容易做到，因此长期以来计算机科学家和工程师采用的主要优化思路都是提高主频。一、功耗限制了CPU的极限速度CPU被称为超大规模集成电路，这些集成电路由无数的晶体管组成，通过这些晶体管的不断打开、关闭来组成各种运算和功能。要提升运算速度，一方面我们需要在CPU上尽可能
Python 并发之GIL的限制GIL简介我们首先要清楚的是GIL并不是Python的特性，它是实现Python解释器（CPython）时所引入的一个概念。GIL并不是Python的特性，Python完全可以不依赖于GIL，GIL是一个防止解释器多线程并发执行机器码的一个全局互斥锁。其存在主要是因为在代码执行过程中，CPython的内存管理不是线程安全的。为什么会有GIL为了利用多核，Python
# Python 互斥锁（Mutex）的实现及使用
## 引言
在多线程编程中，为了保证共享资源的安全访问，我们经常需要使用互斥锁（Mutex）。互斥锁是一种同步原语，它用于防止多个线程同时访问共享资源，从而避免数据竞争和不一致的结果。本文将介绍如何在Python中实现和使用互斥锁。
## 实现步骤
下面是使用互斥锁的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 创
原创
2023-09-21 08:45:56
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1. 递归概述递归( recursion)是一种编程技巧，某些情况下，甚至是无可替代的技巧。递归可以大幅简化代码，看起来非常简洁，但递归设计却非常抽象，不容易掌握。通常，我们都是自上而下的思考问题， 递归则是自下而上的解决问题——这就是递归看起来不够直观的原因。那么，究竟什么是递归呢？让我们先从生活中找一个栗子。我们都有在黑暗的放映厅里找座位的经验：问问前排的朋友坐的是第几排，加上一，就是自己当前
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2023-08-10 22:02:49
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