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GIL：全局解释器锁
四核：同一时刻真正有四个任务在运行，多核的意义在于此
单核：看上去是并发的，因为进行了上下文切换，单核永远是串行的，并发是假象
Python中不论有多少核都是假象，同一时间执行的线程只有一个。
这是Python开发的时候的设计缺陷。
Python的线程是调用操作系统的c语言的原生线程，
要启动一个线程必须告诉上下文关系（例如书号，行号，第几个字）
例如有一块共享空间：num = 1让四个线程对num加1，他们拿到的上下文都是num=1
如果同时运行，返回的结果，可能为2或其他什么值。
所以这里需要串行。线程1--线程2--线程3--线程4 在Python里不可能实现的
Python解释器把num=1直接给四个线程，相当于四个函数，线程执行过程中，
解释器控制不了四个线程谁先执行，谁后执行。所以Python解释器就控制了出口
同一时间只有一个线程工作，只有一个线程对num加1，这就是全局解释器锁
但是Python四个线程虽然只有一个线程工作，但是可能是均匀分给四个CPU的
所以，如果多个线程同时访问一块数据，这时候同一时间只有一个线程在工作
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import threading
import time
class Foo:
num = 1
@classmethod
def run(cls):
# print("-----begin---")
time.sleep(2)
cls.num += 1
t1 = threading.Thread(target=Foo.run, args=())
t2 = threading.Thread(target=Foo.run, args=())
t3 = threading.Thread(target=Foo.run, args=())
start_time = time.time()
t1.start()
t2.start()
t3.start()
t1.join()
t2.join()
t3.join()
print(Foo.num) # 4
print(time.time()-start_time) # 2.0021145343780518
# 可以看出：
# 1、GIL全局解释器锁确实存在，因为操作同一块数据多线程不干扰，每个线程都对num加1了
# 2、看后面的执行时间可以看出，GIL锁只针对访问同一块数据的时候是串行，
# sleep(2)等不涉及操作同一块数据的，还是并行的