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 …
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 …
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 …
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 …
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 …