Python中的并行计算：利用`multiprocessing`模块突破GIL限制

Python中的并行计算：利用multiprocessing模块突破GIL限制

在Python的世界里，全局解释器锁（GIL, Global Interpreter Lock）是一个既熟悉又让人头疼的概念。GIL的存在确保了同一时刻只有一个线程可以执行Python字节码，这在很大程度上简化了多线程编程中的同步问题，但同时也限制了Python程序在CPU密集型任务上的并行性。幸运的是，Python的multiprocessing模块为我们提供了一种绕过GIL、实现真正并行计算的方法。本文将深入探讨如何在Python中使用multiprocessing模块来充分利用多核CPU资源，提升程序执行效率。

突破GIL束缚：利用multiprocessing在Python中实现高效并行计算

引言

随着数据量的不断增长和计算需求的日益复杂，如何高效地利用计算资源成为了开发者们关注的焦点。Python作为一门广泛应用于数据分析、科学计算、Web开发等领域的语言，其内置的GIL机制在提升并发性能上显得力不从心。幸运的是，Python的multiprocessing模块通过创建进程而非线程的方式，允许我们绕过GIL的限制&#