cpython解释器多线程的缺陷及解决办法

CPython 解释器（Python 的标准实现）由于全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称 GIL）的存在，无法实现真正的多线程并行执行。GIL 是 CPython 解释器的一个特性，它确保在任何时候只有一个线程在执行 Python 字节码。这意味着即使在多核 CPU 上，多个线程也只能交替执行，而不能同时执行。

GIL 的作用

GIL 的主要目的是简化 CPython 解释器的实现，特别是内存管理部分。由于 Python 的内存管理不是线程安全的，GIL 确保了在任何时候只有一个线程在执行 Python 字节码，从而避免了多线程环境下的内存管理问题。

GIL 的影响

CPU 密集型任务：对于 CPU 密集型任务，GIL 会导致多线程无法充分利用多核 CPU 的优势，因为同一时间只有一个线程在执行。
I/O 密集型任务：对于 I/O 密集型任务（如文件读写、网络请求等），GIL 的影响较小，因为线程在等待 I/O 操作时会释放 GIL，允许其他线程执行。

绕过 GIL 的方法

多进程：使用 multiprocessing 模块，每个进程有自己独立的解释器和 GIL，可以充分利用多核 CPU。
使用 C 扩展：利用ctypes模块绕过GIL约束，ctypes使用C编写。在 C 代码中释放 GIL，实现真正的并行执行。
使用其他解释器：如 Jython 、IronPython或PyPy，它们没有 GIL，可以实现真正的多线程并行执行。
其它方法：
- concurrent模块：为异步执行可调用对象提供了一个高级接口，其中的ProcessPoolExecutor类可用在多核CPU里并行执行。
- subprocess模块：允许通过产生新的进程连接到它们的输入、输出、错误管道中，并获取他们的返回代码。
- sched模块：调度模块定义了一个实现通用事件调度器的类。