版权声明：本文为博主原创文章，转载文章须附上文章来源与作者。 https://blog.csdn.net/ChangerJJLee/article/details/83625993
GIL全局解释器锁
- Python代码的执行由Python虚拟机（也叫做解释器主循环）来控制。
- Python在设计之初就考虑到要在主循环中，并且同时只有一个线程来控制，对于python下的多线程也一样，因为对于Python虚拟机的访问由全局解释器锁（Global Interpreter Lock）来控制，正式是这个锁，能保证同一时刻只能有一个线程在运行
- 例如，在Python2.7下的多线程处理，针对要采用多线程的执行的模块，先设置GIL，再切换到一个线程去处理运行，运行时cpu只解释指定数量的字节码（ps:python2.7 下CPU执行100条字节码）或者线程主动让出控制（可以调用time.sleep(0)把线程设置成睡眠状态）之后保存现场，解锁GIL，切换下一条线程，依次执行多条线程。
Python多线程
- 对于Python的多线程，实际上是调用操作系统平台原生的线程函数库（C/C++扩展函数，也就是python27/Python目录下的那些thread_*.h文件，这些文件包装了不同操作系统的原生线程），在调用外部代码（如C/C++扩展函数）的时候,GIL会被锁定，直到这个函数结束为止（由于这期间没有Python的字节码被cpu执行，所以不会做线程切换），这时可以主动解锁GIL。
- 例如，面向IO的（会调用内建的操作系统C代码）程序，GIL会在这个IO调度之前被释放，以允许其他线程在这个线程等待IO的时候运行。当然如果某线程未使用很多IO操作，它则会在自己的时间片内占用处理器和GIL，也就是说，IO密集型的Python程序比计算密集型的IO程序更能充分利用多线程环境的优势
