Python中什么时候可以干掉GIL？CPU和IO密集场景下多线程如何利用多核

GIL（全局解释器锁）是CPython解释器的历史遗留问题，它确实限制了多线程在CPU密集型任务中的并行能力。不过，在特定场景下，我们可以绕过GIL的限制：

CPU密集型场景： 直接用多线程跑CPU任务确实会被GIL卡住，这时候得换思路：

• 用multiprocessing模块创建多个进程，每个进程有自己的Python解释器和内存空间，完全避开GIL
• 或者用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor，用起来更简单

from multiprocessing import Pool
import math

def compute(n):
    return sum(math.sqrt(i) for i in range(n))

if __name__ == '__main__':
    with Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(compute, [1000000] * 8)
    print(f"Results: {results}")

IO密集型场景： 这种时候多线程其实挺好用的，因为线程在等待IO（网络请求、文件读写）时会释放GIL：

• 标准库的threading模块就够用了
• 或者用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor，写起来更简洁
• 现在更推荐用asyncio做异步IO，性能更好

import concurrent.futures
import requests

def fetch_url(url):
    resp = requests.get(url)
    return len(resp.content)

urls = ['http://example.com'] * 10

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    results = list(executor.map(fetch_url, urls))
print(f"Fetched {len(results)} pages")

关于干掉GIL： Python核心团队确实在推进无GIL的CPython（PEP 703），3.13已经提供了实验性的无GIL构建选项。但这玩意要默认开启还得等几年，主要是兼容性问题太头疼。现阶段生产环境还是用多进程处理CPU任务更靠谱。

简单说：CPU用多进程，IO用多线程或异步。