系统编程进阶：Python中的多线程与多程度应用——全局讲明注解器锁（GIL）的那些事儿嘿，列位Python的小伙伴们，我们又碰面啦！今天，我们要聊一个进阶但超等实用的话题——Python中的多线程与多程度应用，还要揭秘阿谁让好多东说念主头疼的“全局讲明注解器锁”（GIL）。别惦记，随着我一步步走开云体育(中国)官方网站，保证让你们也能成为并发编程的小达东说念主！

多线程：让法式“一心多用”

多线程，苟简来说，即是让法式大约同期处理多个任务，就像你一边听歌一边写功课，双方皆不徘徊。在Python中，多线程是通过threading模块来已毕的。念念象一下，你正在用一个下载器用下载电影，关联词这个下载速率有点慢。若是你再开一个线程去下载另一部电影，那表面上，你的下载速率就翻倍了，对吧？这即是多线程的公正，它大约让你的法式“一心多用”，同期处理多个任务。创建和启动线程在Python中，创建一个线程超等苟简，就像这样：

1python复制代码 2 import threading 3 import time 4 5# 界说一个函数，模拟下载任务 6 def download_movie(movie_name): 7 print(f"运行下载{movie_name}...") 8 time.sleep(3) # 模拟下载需要的技能 9 print(f"{movie_name}下载完成！")1011# 创建线程12 thread1 = threading.Thread(target=download_movie, args=("电影1",))13 thread2 = threading.Thread(target=download_movie, args=("电影2",))1415# 启动线程16 thread1.start()17 thread2.start()1819# 恭候线程肃除20 thread1.join()21 thread2.join()2223 print("所有电影下载完成！")

在这个例子中，我们创建了两个线程thread1和thread2，它们分辩去下载两部电影。当我们启动这两个线程后，它们就会同期运行，从而教训了下载后果。

多程度：确切的“分身术”

天然多线程很无边，关联词它也有一个肃除，那即是Python的全局讲明注解器锁（GIL）。GIL是一个大锁，它确保了任何时候唯有一个线程大约实施Python的字节码。这就像是你在列队买奶茶，天然有好多东说念主（线程）在列队，关联词奶茶机（Python讲明注解器）唯有一个，每次只可处事一个东说念主（线程）。那若何办呢？别急，我们还有多程度！多程度就像是确切的“分身术”，它大约创建多个零丁的程度，每个程度皆有我方的Python讲明注解器和GIL，是以它们大约确切地并行实施。

创建和启动程度在Python中，多程度是通过multiprocessing模块来已毕的。底下是一个苟简的例子：

1python复制代码 2 import multiprocessing 3 import time 4 5# 界说一个函数，模拟磋商任务 6 def compute(num): 7 print(f"运行磋商{num}的平时...") 8 time.sleep(2) # 模拟磋商需要的技能 9 print(f"{num}的平时是{num*num}！")1011# 创建程度12 process1 = multiprocessing.Process(target=compute, args=(2,))13 process2 = multiprocessing.Process(target=compute, args=(3,))1415# 启动程度16 process1.start()17 process2.start()1819# 恭候程度肃除20 process1.join()21 process2.join()2223 print("所有磋商完成！")

在这个例子中，我们创建了两个程度process1和process2，它们分辩去磋商2的平时和3的平时。当我们启动这两个程度后，它们就会确切地并行实施，从而教训了磋商后果。

全局讲明注解器锁（GIL）：多线程的“绊脚石”

说到这里，我们就不得不提阿谁让东说念主头疼的全局讲明注解器锁（GIL）了。GIL是Python讲明注解器为了保证线程安全而修复的一个机制，它确保了任何时候唯有一个线程大约实施Python的字节码。这听起来是不是很像“单线程”？没错，GIL的存在如实让Python的多线程在某种程度上酿成了“伪多线程”。关于CPU密集型任务来说，GIL会成为一个“绊脚石”，因为它肃除了多线程的并行实施才调。关联词，GIL也有它的公正。它保证了线程的安全性，幸免了数据竞争和阻挠。何况，关于IO密集型任务来说，GIL的影响并不大，因为IO操作时时会消耗普遍的技能恭候，而多线程大约让你在恭候的同期处理其他任务。

绕过GIL：猜测多线程与多程度既然GIL肃除了多线程在CPU密集型任务中的性能，那我们有莫得目标绕过它呢？天然有！一个常见的科罚决策即是猜测多线程和多程度来使用。关于IO密集型任务，我们不错赓续使用多线程来并发实施，因为IO操作时时会消耗普遍的技能恭候，多线程大约教训法式的后果。关于CPU密集型任务，我们不错使用多程度来并行实施，因为多程度大约确切地并行实施，充分行使多核CPU的上风。最先践诺：猜测多线程与多程度说了这样多，是不是依然迫不足待念念要最先践诺了呢？底下，我给你们共享一个苟简的例子，猜测多线程和多程度来实施任务。

1python复制代码 2 import multiprocessing 3 import threading 4 import time 5 6# 界说一个函数，模拟IO密集型任务 7 def download_file(filename): 8 print(f"运行下载{filename}...") 9 time.sleep(1) # 模拟下载需要的技能10 print(f"{filename}下载完成！")1112# 界说一个函数，模拟CPU密集型任务13 def compute(num):14 print(f"运行磋商{num}的阶乘...")15 result = 116 for i in range(1, num+1):17 result *= i18 time.sleep(2) # 模拟磋商需要的技能19 print(f"{num}的阶乘是{result}！")2021# 创建程度来实施CPU密集型任务22 processes = []23 for i in range(2):24 p = multiprocessing.Process(target=compute, args=(i+5,))25 processes.append(p)26 p.start()2728# 创建线程来实施IO密集型任务29 threads = []30 for i in range(2):31 t = threading.Thread(target=download_file, args=(f"file_{i}.txt",))32 threads.append(t)33 t.start()3435# 恭候程度和线程肃除36 for p in processes:37 p.join()3839 for t in threads:40 t.join()4142 print("所有任务完成！")

在这个例子中，我们创建了两个程度来并行实施CPU密集型任务（磋商阶乘），同期创建了两个线程来并发实施IO密集型任务（下载文献）。这样，我们就能充分行使多核CPU的上风，同期处理多个任务了。

结语：并发编程的“隐秘”

好了，今天我们就聊到这里吧。通过这篇著述，你们应该依然对多线程、多程度以及全局讲明注解器锁（GIL）有了更长远的了解。记取，并发编程就像是一册“隐秘”，它大约让你的法式愈加高效、愈加无边。关联词，念念要练好这本“隐秘”，就需要束缚地学习和践诺。是以，不要停驻学习的脚步开云体育(中国)官方网站，赓续前行吧！我肯定，只须你肯发奋，你一定大约成为并发编程的大家！加油！