为什么 Python 不支持多线程

Python 是一种广泛应用于各种应用程序的非常流行的编程语言。尽管它有许多优点，但它也存在一个缺点：它缺乏本地支持多线程的能力。因此，打算在 Python 中编写并发代码的开发人员应该依赖解决方法或第三方库。在本文中，我们将深入探讨 Python 无法支持多线程的原因，并讨论开发人员可以利用的多种选择来忽略这种限制。

多线程是什么

在我们理解为什么 Python 不支持多线程之前，了解多线程是什么以及它的工作方式至关重要。

多线程在其最简单的形式中是一种执行多个线程操作的方法。每个线程独立运行，并具有同时运行程序的不同部分的能力。在多个任务可以同时执行的情况下，这种方法特别适合提高程序的性能和响应能力。

Python 不支持多线程的原因

Python 缺少多线程指令是由全局解释器锁（GIL）引起的。 GIL 是一种机制，可确保只有一个线程可以同时执行 Python 字节码。实际上，这意味着即使多个线程可以存在于 Python 进程中，它们也无法同时执行 Python 代码。这是因为 GIL 将解释器限制为一个线程，从而防止其他线程执行 Python 代码。

全局解释器锁存在的原因是 Python 采用引用计数内存管理模型，当引用计数达到零时删除对象。 GIL 确保即使多个线程同时访问同一对象，引用计数也是准确的。如果没有 GIL，将存在竞争条件，其中两个线程可能尝试同时修改同一对象的引用计数，导致内存损坏。

许多应用程序现在不需要多线程这一事实，部分上可以理解 Python 不支持多线程。Python 的设计目标是成为一种高级、用户友好和可读性强的语言。因此 Python 缺少其他编程语言中看到的许多复杂和低级元素。虽然它是一个强大的工具，但对于所有 Python 应用程序，现在都不需要多线程。单线程 Python 范例通常非常适合其用途。

Python 库

虽然 Python 不再具有内置的多线程支持，但仍然有许多解决方法和第三方库可用于实现并发。线程模块是一个常见的库，提供了在 Python 进程中运行多个线程的方法。但由于 GIL 的存在，线程模块只能为 I/O 绑定的任务提供并发，例如网络通信或磁盘 I/O。它无法为 CPU 绑定的任务（例如数学计算）提供并发。

multiprocessing 模块是另一个用于 Python 并发的流行库。它允许在单个应用程序中运行多个 Python 进程。与线程模块不同，在 multiprocessing 中的每个进程都有自己的解释器和内存空间，这使其免于 GIL 的限制。这个特性使 multiprocessing 模块适用于 CPU 绑定的任务和 I/O 绑定的任务。

结论

总之，Python 缺乏本地支持多线程是由全局解释器锁引起的，该锁对于保持 Python 内存管理模型中引用计数的准确性至关重要。此外，Python 还优先考虑其高级和简单的设计，因此许多应用程序并不需要多线程。然而，开发人员仍然可以利用诸如线程和 multiprocessing 模块之类的解决方法和第三方库来实现并发。对于开发人员来说，了解这些库的限制并选择适合其应用程序独特需求的库非常重要。