Python多线程的真相:GIL如何影响并发性能

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当前内容主要讨论了Python语言中多线程处理的机制及其与全局解释器锁(GIL)的关系。首先,指出了一个常见误解:虽然Python中可以创建多线程,但由于GIL的存在,这些线程不能真正并发执行。GIL确保任何时候只有一个线程执行,以避免多个线程同时执行Python代码时造成数据不一致的问题。这个限制是由于历史遗留问题,在Python的多线程实现中为了平衡性能和线程安全所做的权衡。尽管多线程看起来可以提升性能,但在使用C Python时,由于GIL的约束,性能提升并不显著。然而,Python的开源社区一直在尝试寻找解决方案,以避免GIL带来的限制。其中之一是通过Threading模块,可以控制线程的互斥锁,使用acquire和release方法对共享资源加锁和解锁,以实现线程同步。虽然这样的方法让代码变得更复杂,但却可以在一定程度上提升多线程代码的效率。最终目标是帮助初学者正确理解在Python中使用多线程的真实含义,并认识到其潜在的限制和解决方案。
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Fintech
担任持牌照消费金融模型专家一职,发明金融风控模型算法,和中科院,网易云,腾讯,百度,爱奇艺,清华大学保持长期项目合作;和同盾,聚信立等外部数据源公司有项目对接。熟悉消费金融场景业务,线上线下业务,包括现金贷,商品贷,医美,反欺诈,汽车金融等等。模型项目200+,擅长Python机器学习建模,对于变量筛选,衍生变量构造,变量缺失率高,正负样本不平衡,共线性高,多算法比较,调参等疑难问题有良好解决方法。
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