简介：
Python 是一种流行的编程语言，以其简单性和多功能性而闻名，它采用全局解释器锁 (GIL) 来影响多线程 Python 程序的执行。在本文中，我们深入研究了 GIL 的复杂性、它对并行性的影响以及解决其局限性的策略。
了解全局解释器锁（GIL）：
GIL 是一个互斥锁，它将 Python 字节码的执行限制在 CPython 解释器中一次只能执行一个线程。这意味着即使在多核系统上，也只有一个线程可以同时执行Python代码。引入 GIL 是为了简化内存管理并防止内存损坏，但它对 Python 的并发模型施加了一些限制。
GIL 的局限性：
有限的并行性： GIL 限制了多线程 Python 程序充分利用多个 CPU 核心的能力，特别是对于 CPU 密集型任务。这可能会影响需要大量计算的应用程序的性能。
I/O 密集型任务：虽然 I/O 密集型任务从多线程中获益较少，但 Python 线程仍然具有优势，因为它们可以在等待 I/O 操作完成时释放 GIL。
解决方案和解决方法：
多处理：该multiprocessing模块通过创建单独的进程提供了解决方案，每个进程都有自己的 Python 解释器和内存空间。进程绕过 GIL，为 CPU 密集型任务实现真正的并行性。这种方法可以最大限度地提高 CPU 利用率，但可能会涉及更高的内存开销。
异步编程：使用asyncio模块的异步编程解决了 GIL 对 I/O 密集型任务的限制。它允许单个线程同时处理多个异步 I/O 操作，而不会阻塞整个程序。
利用外部库： NumPy、Cy