python3爬虫GIL修改多线程实例讲解

1. GIL（全局解释器锁）介绍

Python中的GIL（Global Interpreter Lock）是一种机制，用于确保在同一时间只有一个线程执行Python字节码。这意味着在多线程程序中，只有一个线程能够真正地进行Python代码的执行，而其他线程在等待执行机会。

1.1 GIL的作用

最初的设计目标是为了简化Python内部的内存管理和垃圾回收机制。由于Python的多线程机制不是线程安全的，因此引入GIL可以确保在同一时间只有一个线程访问Python对象。这样做的好处是在Python解释器的底层管理内存时更加简单且高效。

1.2 GIL对多线程代码的影响

由于GIL的存在，多线程程序在CPU密集型任务上并不能发挥出多核处理器的性能优势。因为无论有多少个线程，最终只有一个线程在执行Python代码，其他线程在等待GIL的释放。

然而，对于IO密集型任务来说，GIL不会造成太大的影响。因为在IO操作时，线程会释放GIL，让其他线程有执行机会。

2. 修改GIL的方法

2.1 使用多进程

在Python中，可以使用多进程取代多线程来充分利用多核处理器。由于每个进程都有自己独立的Python解释器，所以每个进程都有自己的GIL。这样就能够同时利用多个处理器核心执行Python代码。

import multiprocessing
def my_func():
    # 执行任务代码
if __name__ == '__main__':
    processes = []
    for i in range(multiprocessing.cpu_count()):
        p = multiprocessing.Process(target=my_func)
        processes.append(p)
        p.start()
    for process in processes:
        process.join()

以上代码使用了多进程并行执行任务。通过创建多个进程，每个进程执行相同的任务，可以充分利用系统中的多个CPU核心。

2.2 使用C语言扩展

GIL是由Python解释器实现的，因此可以通过编写C语言扩展来修改GIL。通过编写C语言扩展，可以实现GIL的细粒度控制，让多个线程能够在同一时间执行Python代码。

不过这种方法需要对C语言有一定的了解，并且需要重新编译Python解释器，相对较为复杂。

3. 总结

Python的GIL在处理CPU密集型任务时会导致多线程代码无法充分利用多核处理器的性能优势。但是对于IO密集型任务来说，GIL的影响较小。

为了充分利用多核处理器来提高Python代码的执行效率，可以考虑使用多进程并行执行任务，或者编写C语言扩展来修改GIL。

尽管GIL在某些情况下会对多线程代码的性能产生一定的影响，但在实际应用中，可以根据具体的需求选择合适的解决方案来优化代码的执行效率。