我有一個Python程序，該程序產生許多線程，一次運行4個，每個線程執行一個昂貴的操作。偽代碼：for object in list: t = Thread(target=process, args=(object)) # if fewer than 4 threads are currently running, t.start(). Otherwise, add t to queue但是，當程序運行時，OS X中的活動監視器顯示4個邏輯內核中的1個處于100％的狀態，而其他邏輯內核中的接近0個。顯然，我不能強迫OS做任何事情，但是我從來沒有做過以前請注意這樣的多線程代碼的性能，所以我想知道我是否只是缺少或誤解了某些東西。
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至尊寶的傳說
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請注意，在許多情況下（幾乎所有情況下，“昂貴的操作”都是使用Python實現的計算），由于Python的全局解釋器鎖定（GIL），多個線程實際上不會并發運行。
GIL是解釋程序級別的鎖。此鎖定可防止在Python解釋器中一次執行多個線程。每個要運行的線程都必須等待另一個線程釋放GIL，這意味著您的多線程Python應用程序本質上是單線程的，對嗎？是。不完全是。有點。
CPython在幕后使用了所謂的“操作系統”線程，也就是說，每次發出創建新線程的請求時，解釋器實際上就會調用操作系統的庫和內核以生成新線程。例如，這與Java相同。因此，在內存中您確實確實有多個線程，并且通常操作系統會控制計劃運行哪個線程。在多處理器機器上，這意味著您可能有多個線程分布在多個處理器上，所有線程都高興地放棄工作。
但是，盡管CPython確實使用了操作系統線程（理論上允許多個線程在解釋器中同時執行），但解釋器還強制GIL由線程獲取，然后它才能訪問解釋器并進行堆棧并可以修改內存中的Python對象。一切都是故意的。后一點是GIL存在的原因：GIL防止多個線程同時訪問Python對象。但是，這并不能使您（如銀行示例所示）免于成為對鎖敏感的生物。你不會搭便車。GIL可以保護翻譯人員的記憶，而不是您的理智。
有關更多詳細信息，請參見Jesse Noller的帖子的“ Global Interpreter Lock”部分。
要解決此問題，請查看Python的multiprocessing模塊。
多個進程（明智地使用IPC）是一種為線程編寫多CPU應用程序的更好方法。
慕后森
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AFAIK，在CPython中，全局解釋器鎖定意味著在任何一次運行的Python代碼塊不能超過一個。盡管這實際上并不會影響單個處理器/單核計算機上的任何內容，但是在多核計算機上，這意味著您實際上一次只能運行一個線程-導致所有其他內核都處于空閑狀態。
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