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Python高级技术之：`Python`的`asyncio`和`GIL`：`await`在`GIL`中的释放时机。

各位观众老爷，晚上好！我是你们的老朋友，BUG终结者。今天咱们来聊聊Python异步编程里一个让人又爱又恨的话题：asyncio和GIL的爱恨纠葛，重点剖析await在GIL中的释放时机。 开场白：GIL这货，甩也甩不掉的影子 话说Python这门语言啊，简单易用，深受广大程序员的喜爱。但是！凡事都有个“但是”，Python有个全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称GIL），它就像一个看场子的保安，每次只允许一个线程执行Python字节码。这就意味着，即使你的机器有八核、十六核，Python的多线程也只能“伪并发”，并不能真正利用多核优势。 但是，咱们程序员也不是吃素的，GIL挡不住我们追求高性能的脚步。于是，asyncio横空出世，它是一种基于单线程的并发模型，通过事件循环来调度协程，从而实现高效的IO密集型任务处理。 正餐：asyncio的崛起和await的妙用 asyncio的核心思想是：当一个协程在等待IO操作（比如网络请求、文件读写）时，它可以主动让出控制权，让其他协程有机会执行，从而避免阻塞。这种让出控制权的操作，就是通过await关键字来实现的 …

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Python高级技术之：`GIL`对多核`CPU`的利用率：从源码层面看`GIL`的释放时机。

各位观众，大家好！今天咱们聊聊Python里那个让人又爱又恨的家伙——GIL，也就是全局解释器锁 (Global Interpreter Lock)。 别看它名字挺唬人，其实简单说，就是个“锁”，锁住了Python解释器，让同一时刻只能有一个线程执行Python字节码。 很多人一听GIL就皱眉头，觉得它限制了Python在多核CPU上的发挥。那今天咱们就来扒一扒GIL的底裤，从源码层面看看它到底是怎么运作的，以及它什么时候会“放权”，让其他线程也喘口气。 一、GIL是个什么玩意儿？ 首先，得明确一点：GIL不是Python语言本身的特性，而是CPython解释器（也是最常用的Python解释器）的实现细节。 其他的Python解释器，比如Jython、IronPython，就没有GIL这个东西。 GIL的存在，主要是为了简化CPython解释器的内存管理，特别是线程安全相关的部分。没有GIL，就得用更复杂的锁机制来保护共享资源，这会带来额外的性能开销，甚至死锁的风险。 你可以把GIL想象成一个厕所的门锁。 就算你家有十个厕所，每次也只能有一个人进去拉屎。 别人必须等着，直到里面的人出来 …

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Python高级技术之：`GIL`对`NumPy`等科学计算库的影响：如何利用`C`扩展绕过`GIL`。

各位听众，晚上好！我是今晚的讲师，很高兴能和大家一起探讨Python中一个既让人爱又让人恨的话题：GIL（Global Interpreter Lock）以及它对NumPy等科学计算库的影响，以及如何通过C扩展来绕过这个“全局锁”。 先别急着喊"坑爹"，GIL的确是Python并发编程中的一个痛点，但理解它、掌握它，我们就能更好地利用Python的强大功能。 一、GIL是个啥玩意儿？为啥会有它？ 想象一下，你家只有一个卫生间（单核CPU），一家人（多个线程）都想用，为了避免大家同时进去导致“资源争用”（数据混乱），你家制定了一个规则：谁拿到卫生间的钥匙（GIL），谁才能进去使用。用完之后，必须把钥匙交出来，让其他人有机会进去。 这就是GIL的大致工作原理。GIL是一个全局解释器锁，它保证在任何时刻，只有一个线程能够执行Python字节码。这意味着，即使你的机器有多个CPU核心，你的Python程序也只能利用一个核心来执行Python代码。 为什么Python要引入GIL呢？这要追溯到Python的早期设计。GIL最初是为了简化C扩展的编写，并解决Python内存管理 …

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Python高级技术之：`GIL`（全局解释器锁）的内部工作原理：它如何影响多线程程序的性能，以及如何绕过它。

各位观众，大家好！今天咱们来聊聊Python世界里那个让人又爱又恨的家伙——GIL，也就是全局解释器锁。别一听“锁”就觉得枯燥，我保证用最有趣的方式，带大家扒一扒它的底裤，看看它到底是个什么玩意儿，怎么影响咱们的程序，又该怎么跟它斗智斗勇。 开场白：GIL是个啥？为什么要搞它？ 想象一下，你家厨房只有一个锅（全局解释器），一家人（多个线程）都想用它做饭。为了避免大家抢锅，或者做饭的时候互相干扰，你家定了个规矩：每次只能有一个人拿着锅做饭（GIL）。其他人只能等着，等锅里的人做完，把锅还回来，下一个人才能用。 这就是GIL最通俗的比喻。它确保了在任何时刻，只有一个线程可以执行Python字节码。这听起来好像很糟糕，但当初设计GIL是为了简化C实现的Python解释器，尤其是内存管理。如果没有GIL，多个线程同时修改Python对象的内存，会引发各种难以调试的并发问题。 GIL的工作原理：锁住的不仅仅是线程 GIL不仅仅是一个简单的锁，它还涉及到线程的调度和上下文切换。Python解释器会周期性地释放GIL，让其他线程有机会执行。这个释放的时机通常是固定的时间间隔，或者是在线程执行了特定数 …

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Python GIL 绕过：多进程与 C 扩展的并发策略

好的，让我们来聊聊Python GIL这个磨人的小妖精，以及如何用多进程和C扩展来绕过它，实现真正的并发。 讲座：Python GIL绕过：多进程与C扩展的并发策略 大家好！今天我们来聊聊Python程序员绕不开的一个话题：GIL，也就是全局解释器锁（Global Interpreter Lock）。这玩意儿就像一个“锁头”，锁住了Python解释器，让同一时刻只能有一个线程执行Python字节码。这在多核CPU时代简直是种浪费！ 想象一下，你买了8核CPU，结果Python程序只能用1核，其他7核只能眼巴巴地看着。是不是感觉血亏？所以，绕过GIL，让Python程序真正利用多核CPU，就成了我们Python程序员的必修课。 一、GIL是个什么鬼？ 首先，我们得搞清楚GIL到底是什么。简单来说，GIL是CPython解释器中的一个互斥锁，它确保在任何时刻，只有一个线程可以持有Python解释器的控制权。 为什么要有GIL？ 这得追溯到Python诞生的年代。那时多核CPU还没普及，GIL的存在主要是为了简化CPython解释器的内存管理，特别是引用计数机制。有了GIL，就不用担心多个线 …

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Python CPython 解释器深度剖析：字节码、GIL 与对象模型

好的，各位观众老爷，欢迎来到今天的Python CPython深度剖析讲堂！今天咱们不搞花里胡哨的PPT，直接上干货，扒一扒CPython解释器的底裤，看看它到底是怎么运作的。 第一节：Python代码的“变形记”——从源码到字节码 大家写Python代码，是不是感觉很飘逸？ print(“Hello, World!”) 一行代码就能搞定，背后发生了啥？这就得说到CPython的第一个环节：编译。 等等，Python不是解释型语言吗？怎么还有编译？别急，此编译非彼编译。这里的编译，指的是将Python源码转换成字节码（bytecode）。字节码是一种更接近机器指令的中间表示，但仍然不是真正的机器码，需要解释器来执行。 可以用 dis 模块来查看Python代码对应的字节码： import dis def greet(name): print(f”Hello, {name}!”) dis.dis(greet) 输出类似如下（具体输出可能因Python版本而异）： 4 0 LOAD_GLOBAL 0 (print) 2 LOAD_CONST 1 (‘Hello, ‘) 4 LOAD_FAS …

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Python GIL 绕过：多进程与 C 扩展的并发策略

好的，各位观众老爷们，欢迎来到今天的Python并发绕坑指南！咱们今天的主题是“Python GIL 绕过：多进程与 C 扩展的并发策略”。 首先，咱们得先聊聊这个让无数Python开发者又爱又恨的玩意儿——GIL，也就是全局解释器锁（Global Interpreter Lock）。 GIL是个啥？为啥它是坑？ 简单来说，GIL就像一个霸道的门卫，守在Python解释器的大门口。每次只允许一个线程进入解释器执行Python字节码。也就是说，即使你的电脑是八核处理器，你的Python程序的多线程也只能用到一个核心。这就像你买了辆法拉利，结果只能在村里土路上开，憋屈不？ 那为啥要有GIL呢？这得追溯到Python最初的设计。GIL主要是为了简化CPython解释器的内存管理，并防止多个线程同时修改共享对象，从而保证线程安全。但是，它也带来了并发的瓶颈，特别是对于CPU密集型的任务。 GIL的影响有多大？ 想象一下，你有个程序需要计算1000万个斐波那契数列。如果你用多线程来加速，你会发现，速度几乎没有提升，甚至可能更慢！这是因为GIL的存在，所有线程都在抢夺解释器的执行权，造成了额外的开 …

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Python CPython 解释器深度剖析：字节码、GIL 与对象模型

好的，各位观众老爷，欢迎来到今天的“Python CPython 解释器深度剖析”专场。今天咱们不聊虚的，直接扒 Python 的底裤，看看 CPython 这个老司机是怎么跑起来的。 第一站：字节码，Python 的“汇编语言” 话说，Python 代码写出来，机器是看不懂的。得翻译一下。编译器干的就是这活儿。但 Python 比较懒，它不是直接翻译成机器码，而是翻译成一种中间代码，叫做字节码 (bytecode)。 这字节码就像是 Python 的“汇编语言”，比机器码高级，但比 Python 代码低级。为啥要搞这一层？原因很多，比如： 平台无关性： 字节码可以在任何安装了 Python 解释器的平台上运行，不用为每个平台编译不同的机器码。 方便解释执行： 解释器可以直接执行字节码，省去了编译成机器码的步骤。 怎么看 Python 代码对应的字节码？用 dis 模块。 import dis def add(a, b): return a + b dis.dis(add) 运行结果类似这样： 4 0 LOAD_FAST 0 (a) 2 LOAD_FAST 1 (b) 4 BINARY …

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Python GIL（全局解释器锁）的真相与多线程并发瓶颈

好的，各位码农、攻城狮、程序猿、程序媛们，欢迎来到今天的“Python GIL 的真相与多线程并发瓶颈”大型玄幻剧场！我是今天的解说员，江湖人称“代码界的段子手”，今天就来扒一扒 Python 中这个让人又爱又恨的 GIL！ 开场白：GIL，你是我的罗生门？ 提到 Python，大家的第一反应可能是“优雅”、“简洁”、“易上手”。但凡事都有两面性，就像硬币一样，一面是闪耀的光芒，另一面则是隐隐的阴影。而这阴影，往往就来自于 Python 的 GIL (Global Interpreter Lock，全局解释器锁)。 这 GIL 就像一个霸道的门卫，守在 Python 解释器的大门前，任何线程想要进入解释器执行代码，都必须先拿到这把锁。这就意味着，在同一时刻，即使你的 CPU 有八个核心、十六个线程，也只能有一个线程真正运行 Python 字节码。 是不是感觉有点……内伤？ 很多初学者可能觉得：“哎？不对啊，我用了 threading 模块创建了多个线程，它们明明都在跑啊？” 嗯，理论上它们确实都在“跑”，但实际上，它们是在争夺 GIL 这把唯一的钥匙，然后轮流进去“干活”，干一会儿就被 …

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