本文主要是介绍python中GIL（全局解析器锁）与相关面试题，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1. GIL概念：GIL，全局解释器锁(global interpreter lock),它不是python语言的特性，而是python默认的解析器cpython的特性cpython要求每个线程必须先获取GIL锁，才能执行线程中的代码目的：解决多线程同时竞争解析器程序的全局变量而出现的线程安全问题不足：在多线程中不能充分利用多核cpu 原因是一个进程只存在一把gil锁，当在执行多个线程时，内部会争抢gil锁，这会造成当某一个线程没有抢到锁的时候会让cpu等待，进而不能合理利用多核cpu资源2. 单线程、多线程、多进程执行分析- 单线程： 双核cpu使用率50%- 多线程：双核cpu使用率50%- 多进程：双核cpu使用率100% 3.如何解决GIL问题：- 换语言， 在处理多线程代码时，用其他语言代码，比如用c或者java- 换解析器，比如换jpython- 业界常用的方案： 多进程+多协程方法4. 面试题：描述Python GIL的概念， 以及它对python多线程的影响？一个单线程抓取网页的程序，与一个多线程抓取网页的程序哪个性能更高，并解释原因1. GIL，全局解释器锁(global interpreter lock)，它是cpython解析器的特性，不是python的特性 ，它要求线程在执行前，需要获取GIL锁，2. 由于GIL的存在，会影响多线程不能利用多核CPU资源(原因是一个进程只存在一把gil锁，当在执行多个线程时，内部会争抢gil锁，这会造成当某一个线程没有抢到锁的时候会让cpu等待，进而不能合理利用多核cpu资源)，通过多进程方式可利用多个CPU资源3. 线程释放GIL锁的情况：1.在IO操作等可能会引起阻塞的system call之前,可以暂时释放GIL,但在执行完毕后,必须重新获取GIL2.Python 3x使用计时器（执行时间达到阈值后，当前线程释放GIL）4. 多线程爬取比单线程性能有提升，因为遇到IO阻塞会自动释放GIL锁，这样在线程阻塞情况下，可以执行其他线程中的代码多线程爬取比单线程性能有提升，因为遇到IO阻塞会自动释放GIL锁
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