本篇轉自：點擊打開鏈接
我在本文中只描述 CPython，而不是 Jython、PyPy 或 IronPython。因爲目前絕大多數程序員還是使用 CPython 實現 Python 。
瞧，全局解釋器鎖（GIL）
這裏：
static PyThread_type_lock interpreter_lock = 0; /* This is the GIL */這一行代碼摘自 ceval.c —— CPython 2.7 解釋器的源代碼，Guido van Rossum 的註釋”This is the GIL“ 添加於2003 年，但這個鎖本身可以追溯到1997年他的第一個多線程 Python 解釋器。在 Unix系統中，PyThread_type_lock 是標準 C mutex_t 鎖的別名。當 Python 解釋器啓動時它初始化：
void
PyEval_InitThreads(void)
{
interpreter_lock = PyThread_allocate_lock();
PyThread_acquire_lock(interpreter_lock);
}GIL 對程序中線程的影響足夠簡單，你可以在手背上寫下這個原則：“一個線程運行 Python ，而其他 N 個睡眠或者等待 I/O.”（即保證同一時刻只有一個線程對共享資源進行存取） Python 線程也可以等待threading.Lock或者線程模塊中的其他同步對象；線程處於這種狀態也稱之爲”睡眠“。
線程何時切換？一個線程無論何時開始睡眠或等待網絡 I/O，其他線程總有機會獲取 GIL 執行 Python 代碼。這是協同式多任務處理。CPython 也還有搶佔式多任務處理。如果一個線程不間斷地在 Python 2 中運行 1000 字節碼指令，或者不間斷地在 Python 3 運行15 毫秒，那麼它便會放棄 GIL，而其他線程可以運行。把這想象成舊日有多個線程但只有一個 CPU 時的時間片。我將具體討論這兩種多任務處理。
協同式多任務處理
當一項任務比如網絡 I/O啓動，而在長的或不確定的時間，沒有運行任何 Python 代碼的需要，一個線程便會讓出GIL，從而其他線程可以獲取 GIL 而運行 Python。這種禮貌行爲稱爲協同式多任務處理，它允許併發；多個線程同時等待不同事件。
也就是說兩個線程各自分別連接一個套接字：def do_connect():
s = socket.socket()
s.connect(('python.org', 80)) # drop the GIL
for i in range(2):
t = threading.Thread(target=do_connect)
t.start()讓我們打開盒子，看看一個線程在連接建立時實際是如何放棄 GIL 的，在 socketmodule.c 中:
/* s.connect((host, port)) method */
static PyObject *
sock_connect(PySocketSockObject *s, PyObject *addro)
{
sock_addr_t addrbuf;
int addrlen;
int res;
/* convert (host, port) tuple to C address */
getsockaddrarg(s, addro, SAS2SA(&addrbuf), &addrlen);
Py_BEGIN_ALLOW_THREADS
res = connect(s->sock_fd, addr, addrlen);
Py_END_ALLOW_THREADS
/* error handling and so on .... */
}線程正是在Py_BEGIN_ALLOW_THREADS 宏處放棄 GIL；它被簡單定義爲：
PyThread_release_lock(interpreter_lock);下面來看一個使用協同式多任務處理快速抓取許多 URL 的完整例子。但在此之前，先對比下協同式多任務處理和其他形式的多任務處理。
搶佔式多任務處理
Python線程可以主動釋放 GIL，也可以先發制人抓取 GIL 。
讓我們回顧下 Python 是如何運行的。你的程序分兩個階段運行。首先，Python文本被編譯成一個名爲字節碼的簡單二進制格式。第二，Python解釋器的主迴路，一個名叫 pyeval_evalframeex() 的函數，流暢地讀取字節碼，逐個執行其中的指令。
當解釋器通過字節碼時，它會定期放棄GIL，而不需要經過正在執行代碼的線程允許，這樣其他線程便能運行：
for (;;) {
if (--ticker < 0) {
ticker = check_interval;
/* Give another thread a chance */
PyThread_release_lock(interpreter_lock);
/* Other threads may run now */
PyThread_acquire_lock(interpreter_lock, 1);
}
bytecode = *next_instr++;
switch (bytecode) {
/* execute the next instruction ... */
}
}默認情況下，檢測間隔是1000 字節碼。所有線程都運行相同的代碼，並以相同的方式定期從他們的鎖中抽出。在 Python 3 GIL 的實施更加複雜，檢測間隔不是一個固定數目的字節碼，而是15 毫秒。然而，對於你的代碼，這些差異並不顯著。
Python中的線程安全
如果一個線程可以隨時失去 GIL，你必須使讓代碼線程安全。 然而 Python 程序員對線程安全的看法大不同於 C 或者 Java 程序員，因爲許多 Python 操作是原子的。
在列表中調用 sort()，就是原子操作的例子。線程不能在排序期間被打斷，其他線程從來看不到列表排序的部分，也不會在列表排序之前看到過期的數據。原子操作簡化了我們的生活，但也有意外。例如，+ = 似乎比 sort() 函數簡單，但+ =不是原子操作。你怎麼知道哪些操作是原子的，哪些不是？
看看這個代碼：
n = 0
def foo():
global n
n += 1我們可以看到這個函數用 Python 的標準 dis 模塊編譯的字節碼：
>>> import dis
>>> dis.dis(foo)
LOAD_GLOBAL 0 (n)
LOAD_CONST 1 (1)
INPLACE_ADD
STORE_GLOBAL 0 (n)1.將 n 值加載到堆棧上
2.將常數 1 加載到堆棧上
3.將堆棧頂部的兩個值相加
4.將總和存儲回 n
記住，一個線程每運行 1000 字節碼，就會被解釋器打斷奪走 GIL 。如果運氣不好，這（打斷）可能發生在線程加載 n 值到堆棧期間，以及把它存儲回 n 期間。很容易可以看到這個過程會如何導致更新丟失：
threads = []
for i in range(100):
t = threading.Thread(target=foo)
threads.append(t)
for t in threads:
t.start()
for t in threads:
t.join()
print(n)所以，儘管有 GIL，你仍然需要加鎖來保護共享的可變狀態：
n = 0
lock = threading.Lock()
def foo():
global n
with lock:
n += 1如果我們使用一個原子操作比如 sort() 函數會如何呢？：
lst = [4, 1, 3, 2]
def foo():
lst.sort()這個函數的字節碼顯示 sort() 函數不能被中斷，因爲它是原子的
>>> dis.dis(foo)
LOAD_GLOBAL 0 (lst)
LOAD_ATTR 1 (sort)
CALL_FUNCTION 0
1.將 lst 值加載到堆棧上
2.將其排序方法加載到堆棧上
3.調用排序方法
即使這一行 lst.sort() 分幾個步驟，調用 sort 自身是單個字節碼，因此線程沒有機會在調用期間抓取 GIL 。我們可以總結爲在 sort() 不需要加鎖。或者，爲了避免擔心哪個操作是原子的，遵循一個簡單的原則：始終圍繞共享可變狀態的讀取和寫入加鎖。畢竟，在 Python 中獲取一個 threading.Lock 是廉價的。
儘管 GIL 不能免除我們加鎖的需要，但它確實意味着沒有加細粒度的鎖的需要（所謂細粒度是指程序員需要自行加、解鎖來保證線程安全，典型代表是 Java , 而 CPthon 中是粗粒度的鎖，即語言層面本身維護着一個全局的鎖機制,用來保證線程安全）。在線程自由的語言比如 Java，程序員努力在儘可能短的時間內加鎖存取共享數據，減輕線程爭奪，實現最大並行。然而因爲在 Python 中線程無法並行運行，細粒度鎖沒有任何優勢。只要沒有線程保持這個鎖，比如在睡眠，等待I/O, 或者一些其他失去 GIL 操作，你應該使用盡可能粗粒度的，簡單的鎖。其他線程無論如何無法並行運行。
併發可以完成更快
我敢打賭你真正爲的是通過多線程來優化你的程序。通過同時等待許多網絡操作，你的任務將更快完成，那麼多線程會起到幫助，即使在同一時間只有一個線程可以執行 Python 。這就是併發，線程在這種情況下工作良好。
線程中代碼運行更快
import threading
import requests
urls = [...]
def worker():
while True:
try:
url = urls.pop()
except IndexError:
break # Done.
requests.get(url)
for _ in range(10):
t = threading.Thread(target=worker)
t.start()正如我們所看到的，在 HTTP上面獲取一個URL中，這些線程在等待每個套接字操作時放棄 GIL，所以他們比一個線程更快完成工作。
Parallelism 並行
如果想只通過同時運行 Python 代碼，而使任務完成更快怎麼辦？這種方式稱爲並行，這種情況 GIL 是禁止的。你必須使用多個進程，這種情況比線程更復雜，需要更多的內存，但它可以更好利用多個 CPU。
這個例子 fork 出 10 個進程，比只有 1 個進程要完成更快，因爲進程在多核中並行運行。但是 10 個線程與 1 個線程相比，並不會完成更快，因爲在一個時間點只有 1 個線程可以執行 Python：
import os
import sys
nums =[1 for _ in range(1000000)]
chunk_size = len(nums) // 10
readers = []
while nums:
chunk, nums = nums[:chunk_size], nums[chunk_size:]
reader, writer = os.pipe()
if os.fork():
readers.append(reader) # Parent.
else:
subtotal = 0
for i in chunk: # Intentionally slow code.
subtotal += i
print('subtotal %d' % subtotal)
os.write(writer, str(subtotal).encode())
sys.exit(0)
# Parent.
total = 0（Jython 和 IronPython 提供單進程的並行，但它們遠沒有充分實現 CPython 的兼容性。有軟件事務內存的 PyPy 有朝一日可以運行更快。如果你對此好奇，試試這些解釋器。）
結語
既然你已經打開了音樂盒，看到了它簡單的裝置，你明白所有你需要知道的如何寫出快速運行，線程安全的 Python 代碼。使用線程進行併發 I/O 操作，在進程中進行並行計算。這個原則足夠簡單，你甚至不需要把它寫在你的手上。
for reader in readers:
subtotal = int(os.read(reader, 1000).decode())
total += subtotal
print("Total: %d" % total)