C++ 解释Python扩展多线程

Python解释器有一个全局解释器锁，据我所知，扩展必须在多线程环境中获得它。但表示扩展功能必须释放GIL，并在退出时重新获取它

我不想在这里猜测，所以我想知道在以下场景中GIL锁定模式应该是什么：

从python调用扩展（可能在python线程中运行）

扩展的后台线程调用

Py.*

函数

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最后一个问题是，为什么链接文档说应该释放并重新获取GIL？

每当Python解释字节码时，GIL都由当前运行的线程持有。在获得GIL之前，其他Python线程都无法运行

当解释器调用本机代码时，该代码有两个关于GIL的选项：

它什么也做不了

它可以在工作时释放GIL，然后在返回Python之前重新获取它

如果本机代码多次调用Python的运行时，那么应该选择选项1：除非持有GIL，否则永远无法安全地调用Python的运行时（只有少数例外情况，例如如果没有GIL，则调用获取GIL）

如果本机代码做了大量的工作，但没有以任何方式涉及到Python，那么您可以使用选项2：一旦发布GIL，Python将能够调度另一个Python线程，从而获得一些并行性。如果不释放GIL，那么在Boost代码运行时，Python的其他线程都不能执行：这就是为什么文档告诉您释放并重新获取GIL

如果您这样做，那么在释放GIL之前或重新获取GIL之后，必须小心地使您能够访问所有的

Py.*

功能。这可能意味着您必须制作数据的本地副本，因为在GIL发布时，您无法安全地访问Python数据类型，如列表或字典元素

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如果您的Boost代码需要在GIL被释放时回调到Python中，那么您需要获取GIL，进行调用，释放GIL。尽量避免从非Python创建的线程中进行此类调用，因为它们需要额外的工作才能获得GIL。

谢谢，这样就可以解决问题了。然而，最后一件事需要澄清：当Python代码调用本机扩展代码时，它可以选择释放GIL。但是调用本机代码时，callstack包含对Python函数的调用，如

PyObject\u CallFunction

，

PyObject\u Call

。为什么在这些函数的上下文中释放GIL是安全的？这些函数在堆栈展开并“返回”到之前不会“做”任何事情。到那时，你应该已经重新获得GIL，这样他们就可以工作了。