什么是Python中的GIL？
GIL是什么
首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。就好比C++是一套语言（语法）标准，但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码。有名的编译器例如GCC，INTEL C++，Visual C++等。Python也一样，同样一段代码可以通过CPython，PyPy，Psyco等不同的Python执行环境来执行。像其中的JPython就没有GIL。然而因为CPython是大部分环境下默认的Python执行环境。所以在很多人的概念里CPython就是Python，也就想当然的把GIL归结为Python语言的缺陷。所以这里要先明确一点：GIL并不是Python的特性，Python完全可以不依赖于GIL。
那么CPython实现中的GIL又是什么呢？GIL全称Global Interpreter Lock为了避免误导，我们还是来看一下官方给出的解释：
In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)
GIL是Python解释器中的全局锁(Global Interpreter Lock)，它是一种机制，确保同一时刻只有一个线程在执行Python代码。在多线程程序中，因为GIL的存在，多个线程并不能真正并行地执行，而是通过竞争GIL的方式来实现对CPU的占用。这也是为什么Python中的多线程程序并不比单线程程序更快的原因之一。
以下是一个简单的示例代码，演示了GIL的作用：
import threading
# 全局变量
count = 0
# 线程函数
def add():
global count
for i in range(1000000):
count += 1
# 创建两个线程
t1 = threading.Thread(target=add)
t2 = threading.Thread(target=add)
# 启动线程
t1.start()
t2.start()
# 等待线程结束
t1.join()
t2.join()
# 输出结果
print("count = ", count)
在这个示例中，我们创建了两个线程，每个线程都会执行一个简单的循环，将计数器count加1，循环1000000次。如果Python中没有GIL的话，我们期望最终的count值应该是2000000。然而，实际运行的结果很可能会小于这个值，因为两个线程在竞争GIL的时候，只有一个线程能够真正地执行Python代码，而另一个线程则会被阻塞，等待GIL的释放。这导致了多线程执行时的性能瓶颈。
需要注意的是，GIL只存在于CPython解释器中，因此其他解释器，如Jython、IronPython、PyPy等，则不存在GIL的问题。
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