浅谈Python中的全局锁(GIL)问题
CPU-bound(计算密集型)和I/Obound(I/O密集型)
计算密集型任务(CPU-bound)的特点是要进行大量的计算，占据着主要的任务，消耗CPU资源，一直处于满负荷状态。比如复杂的加减乘除、计算圆周率、对视频进行高清解码等等，全靠CPU的运算能力。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低，所以，要最高效地利用CPU，计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核心数。
计算密集型任务由于主要消耗CPU资源，因此，代码运行效率至关重要。Python这样的脚本语言运行效率很低，完全不适合计算密集型任务。对于计算密集型任务，最好用C语言编写。
IO密集型任务(I/Obound)的特点是指磁盘IO、网络IO占主要的任务，CPU消耗很少，任务的大部分时间都在等待IO操作完成（因为IO的速度远远低于CPU和内存的速度）。
IO密集型任务执行期间，99%的时间都花在IO上，花在CPU上的时间很少，因此，用运行速度极快的C语言替换用Python这样运行速度极低的脚本语言，完全无法提升运行效率。
对于IO密集型任务，任务越多，CPU效率越高，但也有一个限度。常见的大部分任务都是IO密集型任务，比如请求网页、读写文件等。当然我们在Python中可以利用sleep达到IO密集型任务的目的。
对于IO密集型任务，最合适的语言就是开发效率最高（代码量最少）的语言，脚本语言是首选，C语言最差。
全局锁问题：
解释器被一个全局解释器锁保护着，它确保任何时候都只有一个Python线程执行。
GIL最大的问题就是Python的多线程程序并不能利用多核CPU的优势（比如一个使用了多个线程的计算密集型程序只会在一个单CPU上面运行）。
GIL只会影响到那些严重依赖CPU的程序（比如计算型的）
如果你的程序大部分只会设计到I/O，比如网络交互，那么使用多线程就很合适，因为它们大部分时间都在等待。实际上，你完全可以放心的创建几千个Python线程，现代操作系统运行这么多线程没有任何压力，没啥可担心的。
解决方案：
首先，如果你完全工作于Python环境中，你可以使用multiprocessing模块来创建一个进程池，并像协同处理器一样的使用它。
pool=None #Performsalargecalculation(CPUbound) defsome_work(args): ... returnresult defsome_thread(): whileTrue: ... r=pool.apply(some_work,(args)) ... #Initiazethepool if__name__=='__main__': importmultiprocessing pool=multiprocessing.Pool()
另外一个解决GIL的策略是使用C扩展编程技术。主要思想是将计算密集型任务转移给C，跟Python独立，在工作的时候在C代码中释放GIL。
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