今天看到一篇文章，講述的是幾個提升python性能的項目:傳送門
在看的過程中，接觸到一個名詞，一個從學python開始就一直看到，但是從來都是一知半解的名詞，心里不開心，必須把它搞明白，對了，這個詞就是 GIL。網上搜索了一些資料，粗淺的理解了什么是GIL，自己感覺學習的過程比較好，感覺略有收獲，老規矩，為了鞏固知識，自己整片文章出來寫一寫，其實好多文章已經寫的很完善了，所以這篇隨筆，只做知識鞏固，如有雷同，請各位原創作者原諒，小菜鳥一枚，如果哪里寫的有問題，還請各位前輩不吝指正。
一句話：解決多線程之間數據完整性和狀態同步的最簡單方法自然就是加鎖。
首先，GIL的全名，Global Interpreter Lock，鑒於英文水平，不做名詞翻譯，以免誤導。大體解釋一下，這個鎖就是用來為了解決Cpython多線程中線程不安全問題引入的一個全局排它鎖，它的作用就是在多線程情況下，保護共享資源，為了不讓多個線程同時操作共享資源，導致不可預期的結果而加上的鎖，在一個線程操作共享資源時，其他線程請求該資源，只能等待GIL解鎖。這個設置在Cpython剛引入多線程概念的時候就有了，然后后續的各種包和組件開發都不可避免的受到了GIL的影響，所以有人會說，python在多線程處理的時候很慢。python GIL實現方式類似於如下偽代碼：
if __name__ == '__main__': GIL鎖開始運作 主線程做操作 主線程完成操作 GIL鎖釋放資源
所以多線程共同操作共享資源的時候，有一個線程競得了資源，它就被GIL鎖保護起來，其他線程只能是在那里等着，但是這個時候，線程的休眠喚醒，全部會消耗CPU資源，所以嘞，就會慢。
看到這個時候，我又發現了一個名詞：線程安全。這個名詞，也是那種特別熟悉，但就是無法清晰的說出它是啥的概念。查了資料，在這記一下：
線程安全就是多線程訪問時，采用了加鎖機制，當一個線程訪問該類的某個數據時，進行保護，其他線程不能進行訪問直到該線程讀取完，其他線程才可使用。不會出現數據不一致或者數據污染。 線程不安全就是不提供數據訪問保護，有可能出現多個線程先后更改數據造成所得到的數據是臟數據。
我自己想了一下，大約就是這樣，比如整個列表，倆個線程同時在列表中append操作，如果沒有鎖的保護，在機緣巧合之下，倆個線程同時先后申請了空間且沒來得及插入數據，然后這時列表中只會有一個空間，那么在插入過程中只能有一個數據寫入，會造成不可知后果，有可能報錯終止，有可能有一個線程操作沒成功，那么這個就是線程不安全了，大白話說，只要線程之間沒有共享資源，那么就是線程安全的，有共享資源，為了保證線程安全，需要引進鎖的機制。
而后的文章中，有前輩做過實驗：
順序執行的單線程(single_thread.py) #! /usr/bin/python from threading import Thread import time def my_counter(): i = 0 for _ in range(100000000): i = i + 1 return True def main(): thread_array = {} start_time = time.time() for tid in range(2): t = Thread(target=my_counter) t.start() t.join() end_time = time.time() print("Total time: {}".format(end_time - start_time)) if __name__ == '__main__': main()
同時執行的兩個並發線程(multi_thread.py) #! /usr/bin/python from threading import Thread import time def my_counter(): i = 0 for _ in range(100000000): i = i + 1 return True def main(): thread_array = {} start_time = time.time() for tid in range(2): t = Thread(target=my_counter) t.start() thread_array[tid] = t for i in range(2): thread_array[i].join() end_time = time.time() print("Total time: {}".format(end_time - start_time)) if __name__ == '__main__': main()
最終結果如下：
以上測試代碼和圖片引用自：
http://cenalulu.github.io/python/gil-in-python/
過程證明了因為GIL的存在，導致python在使用多線程的時候反而不如順序執行快。
此處我又溫習了一下python線程：
線程的順序執行還是多線程並發，取決於join函數的位置。join函數的作用是等待當前線程結束，所以每一個線程創建之后，調用start函數，這是在后面跟上該線程的join函數，那么就是順序執行，如果多個線程先完成創建和start，最后加上join函數，那么就變成了多線程並發。
這就是今天的學習內容，其實所有知識網上都能找到，更想分享的是一種學習的方法，一種本身很不推薦的學習方法，那就是類似於探索性測試的學習，啥不懂就去看啥，有些時候，我們學習東西確實不能非要究其內在，軟件行業的學習本身在非本行人事看來就特別神奇且枯燥，所以最初的學習，我們需要整個圖形界面，讓我們學到的東西有了成就感，如果上來先去研究機器碼，那么沒幾個人願意學下去，但是不管怎樣，既然走上了軟件行業的道路，這種探索性，打破砂鍋問到底的學習，在我的感覺里應該是必經之路，也就是所謂的底層研究。以安卓開發舉例，如果做安卓開發的，雖然能寫出很漂亮的界面，解決所有的bug，如果不了解安卓系統linux層的知識，在我的眼里，從未把這種研發看做大牛。當然我並不覺得不了解linux底層的安卓研發可以解決任何bug
當下的軟件行業進入了一個神奇的階段，我已經聽過無數遍的理論，培訓機構出來就能賺錢，大學讀着沒用，在這里不討論教育體制問題，從個人情感上，我覺得大學教育雖然沒有教給學生直接找工作的技能，但是給了所有學生一個能夠了解基礎知識的園地，換而言之，作為行業的一員，總應該有將行業發展起來的覺悟，行業內整體風氣，缺乏靜下心來的沉淀。在大談敏捷，行為驅動，機器學習的同時，自己需要靜下心來回頭看看，基礎已然不牢，再走下去是否有些危險。是不是學習軟件技術，就是為了獲取互聯網行業那虛高的工資，是否已經局限於第三方框架，一旦框架出現問題，只能打給客服而束手無策，是否有過沒有做任何嘗試就將bug歸咎於安卓系統，阿里中間件等等，是不是舊技術還沒用明白，為了新技術就可以不再去研究。
還是小菜鳥，在此大談行業發展難免有些放肆，如有不對的地方，還請各位前輩不吝指正