python的伪多线程

Python 的性能瓶颈与多线程并发

1. 为什么说python的多线程是假的？

Python 的解释器（CPython）有一个**全局解释器锁（GIL, Global Interpreter Lock）**机制。
它的作用是：同一时刻只允许一个线程执行 Python 字节码，以保证 Python 内部对象的内存安全。

结果：

• 在多线程模式下，Python 线程无法实现真正的并行执行（尤其是 CPU 密集型任务）。
• 这成为 Python 性能的一个重要瓶颈。

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2. 真正的并行怎么办？

2.1 多进程（multiprocessing）

• 使用多进程（multiprocessing），每个进程有自己的 Python 解释器和 GIL。
• 这样可以实现真正的并行。

2.2 其他 Python 实现–基本别考虑了

• 使用没有 GIL 的 Python 实现，比如 Jython、IronPython。
• 但这些实现的兼容性和生态远不如 CPython。

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3. 既然是“假的多线程”，为什么 Python 还要提供多线程？

虽然 CPython 的多线程不能让 CPU 密集型任务并行，但它对I/O 密集型任务非常有用！

• 当一个线程在等待 I/O（如文件、网络）时，GIL 会被释放，其他线程可以继续执行。
• 这样可以让程序在 I/O 阻塞时不“傻等”，提升效率。

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4. CPython、Jython、IronPython 是什么？（平常用的都是 Python3）

4.1 CPython

• 最常用的 Python 解释器。
• 你平时用的 python 命令、Anaconda、PyCharm 里默认的都是 CPython。
• 用 C 语言实现。
• 支持绝大多数第三方库（如 numpy、pandas、requests 等）。
• 有 GIL，多线程不能并行执行 Python 代码。

4.2 Jython

• 用 Java 实现的 Python 解释器。
• 可以直接调用 Java 的类库。
• 没有 GIL，理论上多线程可以并行。
• 但不支持 C 扩展库（如 numpy、pandas），生态远不如 CPython。

4.3 IronPython

• 用 C# 实现的 Python 解释器。
• 可以直接调用 .NET 的类库。
• 没有 GIL，理论上多线程可以并行。
• 也不支持 C 扩展库，生态有限。

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总结：
你平时用的几乎肯定是 CPython（除非你特意去装了 Jython 或 IronPython）。
你写的 Python 3 代码，绝大多数情况下都是在 CPython 上运行的。

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