GIL（global interpreter lock），即全局解释器锁

在单核时代，崇尚优美、清晰、简单的 Python 之父选择在解释器层面实现了一把全局互斥锁，来保护 Python 对象从而实现对单核 CPU 的使用率，这种做法在单核时代很奏效。倘若在单核时未选择 GIL，那么开发者就需要自己实现任务的管理，这样做对于 CPU 的利用率提高无法做到极致。
　　但是随着多核时代的到来，高效地利用 CPU 核心的有效方法就是使用并行性，多线程是充分实现并行的好方法，但是 CPython 的 GIL 却阻碍了对多核 CPU 的利用。

2.1 GIL的作用：
防止多线程竞争： GIL确保同一时刻只有一个线程执行Python字节码。
限制CPU密集型任务的并行性，简化内存管理： 对于CPU密集型任务，由于GIL的存在，多线程无法充分利用多核CPU，因为在任何给定时刻，只有一个线程能够执行Python字节码。
2.2 GIL的本质：
GIL实际上是一个互斥锁，在Python解释器层面上实现。由于GIL的存在，同一时刻只有一个线程能够获得解释器的控制权，其他线程被阻塞，无法执行Python字节码。这意味着在多核CPU上，Python的多线程程序可能无法充分利用多核性能。

2.3. GIL的影响：
CPU密集型任务受限： 对于CPU密集型任务，由于GIL的存在，多线程并不能有效地提高性能，因为多个线程无法同时执行Python字节码。
IO密集型任务相对不受限： 在IO密集型任务中，线程在等待IO时会释放GIL，允许其他线程执行Python字节码，因此在这种情况下，多线程能够发挥一定作用。
2.4. GIL的工作原理：
互斥锁机制： GIL是一个互斥锁，它在解释器级别上控制对Python对象和内存管理的访问。只有一个线程能够获得GIL的锁，执行Python字节码，其他线程则被阻塞等待。
执行Python字节码的时间片： 当一个线程持有GIL并执行Python字节码时，会执行一段时间，称为时间片。一旦时间片用完或发生阻塞IO操作，线程会释放GIL锁。
GIL的释放和竞争： 在等待的线程中，如果有线程释放了GIL（例如因为IO等待），其他线程会竞争获取GIL的锁。
3. 如何处理GIL的限制
3.1. 降低GIL的影响：
使用多进程： 多进程允许同时运行多个Python解释器，每个进程都有自己的GIL。这样可以绕过GIL的限制。
使用C扩展： 编写一些Python的关键部分为C扩展，这些部分在执行时不受GIL的影响，例如numpy、pandas等。
使用异步编程： 使用异步编程模型（例如asyncio库）可以最大程度地减少对线程的依赖，避免GIL对程序性能的影响。