python并发编程之多线程和多进程

了解过python 编程语言的人，可能很多人都听过，python的多线程是假的。

之所以这么说的原因是因为，大家应该都知道python 是一门解释型语言，在cpython解释器中有一个GIL(Global Interpreter Lock)，全局解释锁，它是一把全局锁，作用在python解释器上。

它的作用就是让CPU同时只能执行一个python线程，也就是说python并发编程失去了意义。

而之所以有GIL的存在，是因为python语言使用了大量的c语言库，GIL是为了解决引入C语言库的并发问题，并且因为使用的是单锁，因此也排除了死锁的问题。

cpython使用的是引用计数的方式解决垃圾回收的问题，因此为了防止其它线程更改计数参数，因此才有了GIL，如果使用的是其它的垃圾回收方式，那么就不会有GIL的问题。

怎么解决python的GIL功能呢？

GIL功能并不是完全一无是处，它在CPU密集型的任务中，因为单线程问题会导致python并发失去意义，但在IO密集型的任务中，因为不需要使用CPU的多核优势，因此多线程依然有其作用。

原因是因为IO任务，python线程进入等待，python解释器会释放GIL。

如果在CPU密集型的任务中，可以使用python多进程实现并发任务，原因就是python每个进程都会有一个自己的解释器，这时不同的解释器之间无法干涉，因此多进程就实现多线程的效果；但由于创建进程会比创建线程消耗更多的资源，因此多进程会对服务器造成更大的压力。

还有一个办法就是使用Python协程，其也可以解决并发问题。