有了GIL，python就是线程安全的吗？

最新推荐文章于 2025-06-04 15:45:47 发布
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本文详细解释了线程安全与线程不安全的概念。通过引入加锁机制来确保多线程环境下共享资源的一致性和完整性，避免数据污染和不一致性问题。

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不一定，

线程安全就是多线程访问时，采取了加锁的机制，当一个线程访问该类的某个数据时，进行保护，其他线程不能进行访问知道该线程读取完，其他的线程才可使用，不会出现数据不一致或数据污染的问题

线程不安全就是不提供数据访问保护，有可能出现多个线程现后更改数据造成所得到的数据是脏数据。

总的来说，只要线程之间没有共享资源，那么就是线程安全的，有共享资源，为了保证线程安全，需要引进锁的机制。

从“ Python 内置的字典是线程安全的吗？”谈起
yeshankuangrenaaaaa的博客
07-25 799
因此，字典类型在多线程环境中并不是线程安全的，因为它的操作不满足原子性，需要额外的同步机制（如锁）来保证在多线程环境下的正确使用。忽略上面的 LOAD_FAST 和 LOAD_CONST, 可以看到第一种赋值操作只涉及一条指令的执行，这条指令执行是原子性的，所以这个赋值操作是线程安全的；简单的说就是在实现的时候 CPython 解释器假定只有一个线程执行 python 的字节码，保证单一操作的原子性，使类似于 dict 这个数据类型隐式的线程安全。那么对于 python 变量的赋值是原子性的吗？
什么是Python中的全局解释器锁（GIL）？它如何影响Python的多线程编程？
2402_85246552的博客
05-24 466
牺牲并行性：由于GIL的存在，Python的多线程在大多数情况下并不是真正的并行执行，而是交替执行。因此，Python的多线程在CPU密集型任务上通常并不能带来性能提升，甚至可能由于线程切换的开销而导致性能下降。当等待的操作完成后，协程会恢复执行，从上次让出的位置继续开始执行。操作完成后，事件循环会恢复该异步函数的执行，并从上次让出的位置继续开始执行。）和异步编程是两种用于处理并发编程的技术，它们都可以提高程序的性能和响应能力，特别是在处理。的多线程实际上是交替执行的，而不是真正的并行执行。
线程安全及Python中的GIL原理分析
09-18
主要介绍了线程安全及Python中的GIL原理,较为详细的分析了线程安全及Python中的GIL相关概念、原理、理解及操作注意事项,需要的朋友可以参考下
线程安全及Python中的GIL
weixin_30820151的博客
01-09 110
对于Python的GIL和线程安全很多人不是很了解，通过本文，希望能让大家对Python的GIL等内容有所帮助。本文还将就主要谈下笔者对线程安全的一些理解。 摘要 什么是线程安全? 为什么Python会使用GIL的机制? 在多核时代的到来的背景下,基于多线程来充分利用硬件的编程方法也不断发展起来, 但是一旦 牵扯到多线程,就必然会涉及到一个概念,即 线程安全, 本文就主要谈下笔...
Python多线程与多进程
尚墨1111的博客
06-04 1222
python多线程与多进程
Python线程安全问题及解决方法
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weixin_43790276的博客
06-08 2万+
Python线程安全问题及解决方法 Python多线程是通过threading模块来实现的。 参考：https://mp.youkuaiyun.com/postedit/91069618 一、多线程共享全局变量 from threading import Thread list_a = [1, 2, 3] def add_list(): global list_a list...
一.多线程基本篇-1.9 wait、notify和notifyAll
中国华的博客
09-22 149
1.线程间通信 生产者和消费者问题 如果仅仅是为了解决 多线程操作数据 的 安全问题(即多线程可见性)，用 synchronized 关键字 完全能满足需求 2.线程间通信实现 wait：使线程放弃持有锁，然后进入wait队列 notify: 唤醒wait队列中的某个线程，使线程状态变成runnable状态 notifyAll：唤醒wait队列中的所有线程，线程状态全部变成runnable状态，都可以公平地去竞争synchronized同步锁了 ...
为什么有了GIL还要关注线程安全
晓康的博客
07-10 1090
1.问题: 请问这段代码输出？ import threading n = [0] def foo(): n[0] = n[0] + 1 n[0] = n[0] + 1 threads = [] for i in range(5000): t = threading.Thread(target=foo) threads.append(t) for t in threads: t...
诊断Python多线程GIL瓶颈的工具是什么？
最新发布
08-04
在Python编程中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，同一时刻只能有一个线程执行Python字节码。当多线程程序遇到性能问题时，GIL常常是瓶颈所在。诊断并解决这些问题需要特定的工具和方法。 首先，可以使用Python标准...
关于线程安全的记录以及python GIL
Katios
10-26 3496
多线程作为处理高并发任务的解决方案，是每个开发者都要面对的问题。保证线程安全是多线程中的重要话题，试想，如果多线程代码跑出来的结果和单线程是不同的，那么这个可不是什么好的事情，通常也就是发生了线程的不安全事件。线程安全就是多线程访问时，采用了加锁机制，当一个线程访问该类的某个数据时，进行保护，其他线程不能进行访问直到该线程读取完，其他线程才可使用。不会出现数据不一致或者数据污染。 线程不安全就是不提
cpython gil_什么是GIL？为什么有了GIL还需要线程同步？为什么CPython设计了GIL？
weixin_29628637的博客
02-23 407
2019的暑假又准备用Python做个小项目，由于项目涉及高并发特性需要了解一下Python里的多线程与多进程，难免就会了解到CPython里的GIL(Global Interpreter Lock，全局解释器锁)，这里想解决一下初次了解GIL可能会提及的一些问题。什么是GIL？GIL确保了单个解释器只有一个线程在执行字节码(bytecode)，即保证了在字节码层面上Python是线程安全的。对C...
浅谈Python多线程之GIL
qq_34359754的博客
03-25 406
Python学习中，我们完成多任务时，往往会使用多线程技术，那我们一定要知道GIL这个概念，GIL到底是做什么的？为什么要用GIL？它有哪些缺点？ 什么是GIL GIL即全局解释器锁（global interpreter lock），每个线程在执行前都需要先获取GIL，保证同一时刻只有一个线程可以执行，别的线程不能干扰当前线程的执行，只能在占有GIL锁的线程执行完之后再获取锁。 为什么要用GIL 为了更有效的利用多核处理器的性能，出现了多线程的编程方式，而随之带来的问题就是如何保证各个线程间数据一致性和状态
Python GIL理解及对多线程的影响
u013531487的专栏
06-21 1231
In在这里我想强调的是，存在 GIL存在 GIL虽然有这么多 Python 解释器，但使用最广泛的依旧是官方提供的 CPython，它默认是有 GIL 的。其实，由于 Python 的线程就是 C 语言的 pthread，它是通过操作系统调度算法调度执行的。Python 2.x 的代码执行是基于 opcode 数量的调度方式，简单来说就是每执行一定数量的字节码，或遇到系统 IO 时，会强制释放 GIL，然后触发一次操作系统的线程调度。虽然在 Python 3.x 进行了优化，基于。
深入理解Python多线程：GIL全局解释器锁的影响
weixin_71166183的博客
01-04 1000
深入理解Python多线程：GIL全局解释器锁的影响 在Python的多线程编程中，全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）是一个无法回避的话题。GIL是Python解释器级别的一把锁，用于同步线程对共享资源的访问。然而，这把锁也限制了Python多线程在并行计算方面的能力，使得多线程在CPU密集型任务上并不能真正实现并行处理。本文将深入探讨GIL的原理、影响以及如何在多线程编程中应对GIL的限制。 一、GIL的原理 GIL是Python解释器为了保证线程安全而引入的一种机制。
【python】多线程的使用、GIL锁、信号量、限制同时执行线程数、接收线程返回值
冰冷的希望的博客
08-06 4052
由于历史原因，python（CPython）本身就带有全局解释器锁，即GIL(Global Interpreter Lock)，每个线程要执行，必须先得到GIL，然后每执行100条字节码，解释器就自动释放GIL锁。如果要使用join()，可以start()再join()，达到的效果是当所有子线程结束主线程才会执行下一步，比如说先等待所有视频下载完，主线程再合并视频。，互斥锁，保护共享数据，保证同一时刻只有一个线程可以访问公共资源，谁抢到锁谁就能访问资源，访问完之后释放资源。分别是，线程同步和线程异步。
揭秘Python之心：全局解释器锁（GIL）及其对多线程编程的深刻影响
Von_016's Blog
02-01 1463
Python作为一种广泛使用的高级编程语言，以其易于学习和高效的代码执行而受到开发者的青睐。然而，在其灵活和动态的特性背后，存在一个核心机制，即全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称GIL），这是理解Python多线程处理和性能优化的关键。GIL是一个争议性的话题，它在Python社区中引发了广泛的讨论，原因在于它对多线程程序的性能有着显著的影响。GIL的主要作用是管理对Python对象的访问，确保在解释器级别上任何时候只有一个线程执行。
Python GIL 的终极揭秘！多线程性能瓶颈的真相你必须知道！
一如老师
12-19 785
是Python解释器中一个全局性的互斥锁。在任意时刻，GIL只允许一个线程执行Python字节码。也就是说，即使你的程序有多个线程，同时运行在多核CPU上，GIL也会确保只有一个线程在执行Python代码。恭喜你！🎉通过本文的学习，你已经深入了解了Python GIL的真相，包括其起源、影响、应对策略以及未来展望。GIL不是Python的敌人，它简化了内存管理，但限制了多线程的并行性能。根据任务性质（I/O密集或CPU密集）选择合适的并发方案。
Python中如何实现多线程，并讨论GIL的影响
jun778895的博客
08-08 854
在Python中实现多线程，并深入探讨全局解释器锁（GIL, Global Interpreter Lock）的影响，是一个既涉及技术细节又包含理论探讨的广泛话题。Python作为一种高级编程语言，以其简洁的语法和强大的库支持而闻名，但在多线程编程方面，GIL的存在使得其并发性能与一些其他语言（如Java或C++）相比显得有所不足。下面，我们将从Python多线程的基本概念出发，逐步深入到GIL的工作原理、影响以及应对策略。
Python进程线程详解：GIL、守护线程与并发模型
作者强调了GIL不是Python语言本身的特性，而是CPython实现中的一个特点，使得在CPython解释器下，尽管硬件可能有多个核心，但同一时刻只有一个线程在执行。对于进程，它被定义为包含各种资源管理的集合，每个进程都...
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