Python 如果我们有GIL，为什么我们需要线程锁？

我相信这是个愚蠢的问题，但我还是找不到。实际上，最好将其分为两个问题：

1） 我说的对吗，我们可以有很多线程，但是因为GIL，一瞬间只有一个线程在执行

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2） 如果是这样，为什么我们还需要锁？我们使用锁来避免两个线程试图读/写某个共享对象的情况，因为GIL twi线程不能在一瞬间执行，不是吗？

GIL阻止多个线程同时执行，但并非在所有情况下都是如此

在线程执行I/O操作期间，会临时释放GIL。这意味着，多个线程可以同时运行。这就是你仍然需要锁的原因之一

我不知道我在哪里找到了这个参考。。。。在视频或其他东西中-很难找到它，但你可以进一步调查自己

更新：

我得到的几个反对的信号告诉我，人们认为内存不是一个足够好的参考，谷歌也不是一个足够好的数据库。虽然我不同意这一点，但让我提供我第一次查找（并检查！）的URL之一，这样不喜欢我答案的人就可以从此过上幸福的生活：

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GIL保护Python内部。这意味着：

您不必担心解释器由于多线程而出错

大多数事情实际上并不是并行运行的，因为由于GIL，python代码是按顺序执行的

但是GIL并不保护您自己的代码。例如，如果您有以下代码：

self.some_number += 1

这将读取

self.some\u number

的值，计算

some\u number+1

，然后将其写回

self.some\u number

如果在两个线程中执行此操作，则一个线程和另一个线程的操作（读取、添加、写入）可能会混合，因此结果是错误的

这可能是执行顺序：

thread1读取自身。某些编号（0）

thread2读取自身。某些编号（0）

thread1计算

某个\u数+1

（1）

thread2计算

某个数字+1

（1）

thread1将1写入

self.some\u number

thread2将1写入self.some\u number

您可以使用锁强制执行此执行顺序：

thread1读取自身。某些编号（0）

thread1计算

某个\u数+1

（1）

thread1将1写入

self.some\u number

thread2读取自身编号（1）

thread2计算

某个\u数+1

（2）

thread2将2写入

self.some\u number

编辑：让我们用一些代码来完成这个答案，这些代码显示了所解释的行为： 有两个函数实现增量。一个使用锁，另一个不使用

线程中的函数

increment\u

在多个线程中并行执行递增函数

现在，使用足够多的线程运行此程序几乎可以肯定会发生错误：

print('unsafe:')
increment_in_x_threads(70, increment_n_times, 100000)

print('\nwith locks:')
increment_in_x_threads(70, safe_increment_n_times, 100000)

就我而言，它打印了：

unsafe:
finished in 0.9840562343597412s.
total: 4654584
expected: 7000000
difference: 2345416 (33.505942857142855 %)

with locks:
finished in 20.564176082611084s.
total: 7000000
expected: 7000000
difference: 0 (0.0 %)

因此，在没有锁的情况下，会出现许多错误（33%的增量失败）。另一方面，使用锁时速度要慢20倍

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当然，这两个数字都被放大了，因为我使用了70个线程，但这显示了总体思路。

在任何时候，是的，只有一个线程正在执行Python代码（其他线程可能正在执行某些IO、NumPy等）。这基本上是正确的。然而，在任何单处理器系统上都是如此，然而人们仍然需要单处理器系统上的锁

请看下面的代码：

queue = []
def do_work():
    while queue:
        item = queue.pop(0)
        process(item)

只要一根线，一切都很好。对于两个线程，您可能会从

queue.pop（）

中获得异常，因为另一个线程首先在最后一个项目上调用

queue.pop（）

。所以你需要设法解决这个问题。使用锁是一个简单的解决方案。您还可以使用适当的并发队列（如在

队列

模块中）——但如果查看

队列

模块内部，您会发现

队列

对象内部有一个

线程.Lock（）

。因此，无论哪种方式，您都在使用锁

在没有必要的锁的情况下编写多线程代码是新手常见的错误。您查看代码并想，“这将很好地工作”，然后在数小时后发现，由于线程没有正确同步，发生了一些真正奇怪的事情

或者简言之，在多线程程序中有许多地方，在应用完某些更改之前，需要防止另一个线程修改结构。这允许您维护数据上的不变量，如果您不能维护不变量，则基本上不可能编写正确的代码

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或者用最短的方式说，“如果你不在乎你的代码是否正确，你就不需要锁。”

GIL不能保护你不修改你从不同线程并发访问的对象的内部状态，这意味着如果你不采取措施，你仍然可以把事情搞砸

因此，尽管两个线程可能不会在同一时间运行，但它们仍然可以尝试操纵对象的内部状态（一次一个，间歇性），如果不阻止这种情况发生（使用某种锁定机制），代码可能/最终会失败

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注意。

GIL是CPython的一个实现细节，所以你不应该依赖它。试图找到一个案例，第一个案例可能是严重错误的，看起来如果我们在两个线程中注册两个新用户，并且我们想要增加计数器，在第一个案例中，其中一个用户将无法计数。谢谢因此，我们可以说python中的线程在使用和编程设计模式方面与任何其他语言都一样，尽管有GIL，不是吗？很好的例子@zvone。艾尔

queue = []
def do_work():
    while queue:
        item = queue.pop(0)
        process(item)