Python 为什么线程化dask示例并行执行

出于教学目的，我尝试使用daskdelayed创建简单的示例，在使用线程而不是进程时突出显示GIL。我现在使用单机调度器来保持简单。我的理解是，从单线程切换到线程不会有任何变化，因为GIL应该阻止并行执行

事实并非如此。当我使用

threaded

选项时，代码的运行速度仍然与

进程的运行速度一样快（实际上更快）（单线程=3s，线程=1s，进程=1.7s）。这三个延迟的调用基本上是同时执行的

很明显，我没有我想象的那么清楚发生了什么。有人能解释一下这是怎么回事吗？为什么GIL没有用线程锁定我的计算

导入时间
进口达斯克
从dask导入延迟
def func（一）：
导入时间
打印（f'函数{i:.0f}正在启动'）
时间。睡眠（1）
打印（f'函数{i:.0f}已完成'）
lazy=[范围（3）内i的延迟（func）（i）]
使用dask.config.set（scheduler='processes'）：#单线程，进程或线程
开始=时间。时间（）
dask.compute（惰性）
elaps=time.time（）-开始
打印（elaps）
答案非常简单：
sleep（）
没有GIL，因为没有什么可以做。您需要设计一些真正的“工作”来锁定线程并降低并行性。
答案非常简单：
sleep（）
无法控制GIL，因为没有什么可以做的。您需要设计一些真正的“工作”来锁定线程并降低并行性。
啊，答对了！我刚从一位同事那里得到了同样的答案。我将我的函数改为使用while循环倒计时，该示例现在可以运行了。谢谢。：）啊，宾果！我刚从一位同事那里得到了同样的答案。我将我的函数改为使用while循环倒计时，该示例现在可以运行了。谢谢。：）