Python 运行流程
- 编译成字节码
- 解析器读取字节码 执行指令
全局解释器锁
保证同一时刻只有一个线程对共享资源进行存取
线程切换
协同式多任务处理
一个线程无论何时开始睡眠或等待网络 I/O，其他线程总有机会获取 GIL 执行 Python 代码。这是协同式多任务处理。
当一项任务比如网络 I/O启动，而在长的或不确定的时间，没有运行任何 Python 代码的需要，一个线程便会让出GIL，从而其他线程可以获取 GIL 而运行 Python[线程主动出让GIL]。这种礼貌行为称为协同式多任务处理，它允许并发；多个线程同时等待不同事件。
抢占式多任务处理
如果一个线程不间断地在 Python 2 中运行 1000 字节码指令，或者不间断地在 Python 3 运行15 毫秒，那么它便会放弃 GIL，而其他线程可以运行。
当解释器通过字节码时，它会定期放弃GIL，而不需要经过正在执行代码的线程允许，这样其他线程便能运行
diff 程序主动 系统主动
- 协作式多任务处理 下一个进程被调度的前提是当前进程主动放弃时间片；
- 抢占式多任务处理 操作系统完全决定进程调度方案，操作系统可以剥夺耗时长的进程的时间片，提供给其它进程。
线程安全
Python中的线程安全 许多 Python 操作是原子的
尽管有 GIL，你仍然需要加锁来保护共享的可变状态， 始终围绕共享可变状态的读取和写入加锁。毕竟，在 Python 中获取一个 threading.Lock 是廉价的
使用线程进行并发 I/O 操作，在进程中进行并行计算