我们都知道GIL的可怕之处，我也看到了很多multiprocessing关于何时使用该模块的讨论，但我仍然不觉得我对 Python 中的线程有很好的直觉（专注于主要在 CPython 上）是正确的答案。
在哪些情况下 GIL 不是重大瓶颈？线程是最合适的答案的用例类型有哪些？
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线程只有在你有很多阻塞 I/O 的情况下才有意义。如果是这种情况，那么一些线程可以在其他线程工作时休眠。如果线程受 CPU 限制，那么您不太可能从多线程中看到太多好处。
请注意，多处理模块虽然更难编写代码，但使用了单独的进程，因此不会受到 GIL 的不利影响。
于 2012-01-24T21:32:46.973 回答
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由于您似乎正在寻找示例，因此这里有一些是我脑海中浮现的，是从搜索 CPU-bound 和 I/O-bound 示例中获取的（我似乎找不到很多）。我不是专家，所以请随时纠正我错误分类的任何内容。还值得注意的是，先进的技术可能会将问题从一个类别转移到另一个类别。
CPU 绑定任务（使用multiprocessing）
- 数学函数的数值方法/近似值（计算 pi 的位数等）
- 图像处理
- 执行卷积
- 计算图形编程的变换（可能由 GPU 处理）
- 音频/视频压缩/解压缩
I/O 绑定任务（threading可能没问题）
- 通过网络发送数据
- 写入/读取磁盘
- 请求用户输入
- 音频/视频流
于 2012-01-24T21:55:00.170 回答
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GIL 阻止python运行多个线程。
如果您的代码在跳转到 C 扩展之前释放 GIL，则其他 python 线程可以在 C 代码运行时继续。就像其他人提到的阻塞 IO 一样。
Ctypes 会自动执行此操作，numpy 也是如此。因此，如果您的代码大量使用它们，它可能不会受到 GIL 的显着限制。
于 2012-01-24T22:37:59.493 回答
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除了 CPU 密集型和 I/O 密集型任务之外，还有更多用例。例如，线程启用并发任务。很多 GUI 编程都属于这一类。主循环必须响应鼠标事件。因此，只要您有一项需要一段时间的任务并且您不想冻结 UI，您就可以在单独的线程上执行它。它与性能无关，而与并行性有关。
于 2012-01-24T22:25:09.753 回答