在 Python 中，有一个全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称 GIL），它对多线程并发执行的控制可能导致多线程在一些情况下表现不如预期。 GIL 是为了确保在解释器中同一时刻只有一个线程执行 Python 字节码，它对于 CPython 解释器是必要的，因为 CPython 的内存 ...

简单地说就是作为可能是仅有的支持多线程的解释型语言（perl的多线程是残疾，PHP没有多线程），Python的多线程是有compromise的，在任意时间只有一个Python解释器在解释Python bytecode。 UPDATE：如评论指出，Ruby也是有thread支持的，而且至少Ruby MRI是有GIL的。

我之前在系列文章中写过Python多线程的文章，这篇文章主要核心就是讲因为GIL的存在导致Python的多线程实际上没法利用多核。 [文章: Python线程、协程探究（1）——Python的多线程困境] 稍微对python有多一点了解的同学都知道Python的GIL的存在，也知道由于GIL的存在 ...

2012年4月25日 · 由于线程是操作系统直接支持的执行单元，因此，高级语言（如Python、Java等）通常都内置多线程的支持。 Python 的标准库提供了两个模块:_thread和 threading，_thread是低级模块，threading 是高级模块，对_thread进行了封装。

谢邀，刚好之前用demo比较过python多线程和多进程，温故而知新。 0x01 基本比较 线程是CPU调度的基本单位，而进程是资源分配的基本单位，根据应用场景的不同，可以选择多线程或多线程的开发方式，两种方式在通信 、执行模型、性能开销和资源管理上有所不同。

这就弄成了开的线程那么多，但运行到python代码的时候大家都需要排着队一个一个的运行，造到了多线程非但没用，还浪费资源。 不知道广大的网友有没有在不重构的办法解决多线程调用python代码的办法，欢迎提出解决方案。 原文如下： 1 GIL 与 Python 线程的纠葛

当 多条CPU 指令没有关联时在 CPU 内部会由不同的电路同时执行。这时在指令层面看是并行处理。只是这种情况比较少罢了。 所以Python在执行 CPU 密集型任务时使用多进程可以跑满计算能力，这是多线程做不到的。

2023年10月9日 · python的多线程不是真正的同时处理，单线程还是多线程，工作的只是一个工人。区别是，多线程情况下，如果工人干A的活干1秒再去干B的活1秒，这种轮换也是有性能影响的，单线程情况下这个工人就会先干完A的活，再去干B的活，不需要运行用于平均分配cpu资源的微

所以Python中的多线程没有被并行执行的可能，而只有多进程才相当于其它语言中的“可并行执行的多线程”。可想而知，Python在执行多线程代码的时候需要不断切换线程，就和切假腿切臂章一样，切不好性能更差。此外，Python中的异步是通过协程实现的，并非同 ...

2024年10月14日 · 也就是说每次多开一个进程，那个新开的进程，就得弄一个新的 Python解释器，并且还要加载各种原Python环境下的各种模块，而且还要加载当前要运行的 py脚本文件，把自己当成了一个独立的主进程去运行，这不是乱来吗？