为什么Python I / O绑定任务没有被GIL阻止？
该蟒蛇线程
文档指出“......线程仍然是一个合适的模型，如果你想同时运行多个I / O密集型任务”，这显然是因为I /
O密集型进程能够避免GIL是在并行执行的线程阻止受CPU限制的任务。
但是我不明白的是，一个I / O任务仍然使用CPU。那么它怎么可能不会遇到相同的问题呢？是否因为I / O绑定任务不需要内存管理？
问题答案：
将在CPython的GIL 1中 只
涉及执行Python代码。使用大量CPU的线程安全C扩展可能会释放GIL，只要它不需要与Python运行时进行交互即可。
一旦C代码需要与Python“对话”（请参阅：回调到Python运行时），则它需要再次获取GIL-
也就是说，GIL将为“解释器”建立保护/原子行为（并且我使用的术语是宽松的）， 并不是 要防止本机/非Python代码同时运行。
释放GIL周围的I / O（阻塞或不使用CPU与否）是同样的事情-直到数据被移动 到 的Python没有理由获取GIL。
1 GIL之所以引起争议，是因为它在某些情况下阻止多线程CPython程序充分利用多处理器系统。请注意，潜在的阻塞或长时间运行的操作（例如I /
O，图像处理和NumPy数字运算）发生在GIL之外。因此 ，只有在GIL内部花费大量时间解释CPython字节码的多线程程序中， GIL才成为瓶颈。
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