小编写这篇文章的一个主要目的，主要是来给大家去做一个详细解答，解答的内容是对python多线程的一个相关理解，包括其对多核cpu利用的一个详细解析，具体的内容，请各位读者仔细的进行阅读下文。

引言

我们经常听到"因为GIL的存在，python的多线程不能利用多核CPU"，现在我们暂且不提GIL，python能不能利用多核cpu，今天我做了一个实验，代码很简单如下所示

　　while 1:
　　pass

没有运行这段代码前cpu状态

运行之后的状态

下面两张图是运行之后的状态，当然这只是两张比较有代表性的图，截图间隔有十几秒的样子

根据第一张图我们发现cpu1、cpu3的负载有明显增长，我们可以得出python线程是可以利用多核cpu的结论，之前一直以为python运行后会绑定cpu其中的一个核心现在看来并不是这个样子。第二张图就比较有意思了cpu2满载了，这又是为什么呢？

想来想去应该是linux中cpu对进程的亲和性导致的，这种亲和性是软性的并不是强制的，这也就解释了为什么第一张图中是多cpu在负载。

ok为了更直观的看出python线程能够利用多核cpu，我们改下代码，换一种方式再来看下

　　import os
　　while 1:
　　print os.getpid()#输出进程号

运行代码结果

一目了然，线程的确在不同的核心上切换。

现在我们回过头看下那句经典的话"因为GIL的存在，python的多线程不能利用多核CPU"，这句话很容易让人理解成GIL会让python在一个核心上运行，有了今天的例子我们再来重新理解这句话，GIL的存在让python在同一时刻只能有一个线程在运行，这毋庸置疑，但是它并没有给线程锁死或者说指定只能在某个cpu上运行，另外我需要说明一点的是GIL是与进程对应的，每个进程都有一个GIL。

python线程的执行流程理解

线程——>抢GIL——>CPU

这种执行流程导致了CPU密集型的多线程程序虽然能够利用多核cpu时跟单核cpu是差不多的，并且由于多个线程抢GIL这个环节导致运行效率<=单线程。

看到这可能会让人产生一种错觉，有了GIL后python是线程安全的，好像根本不需要线程锁，而实际情况是线程拿到CPU资源后并不是一直执行的，python解释器在执行了该线程100条字节码(注意是字节码不是代码)时会释放掉该线程的GIL，如果这时候没有加锁那么其他线程就可能修改该线程用到的资源;

遇到IO也会释放GIL

另外一个问题是遇到IO也会释放GIL，下面是这两种情况的例子

　　import threading
　　def m1():
　　for _ in range(100000):
　　a.append(1)
　　def m2():
　　for _ in range(100000):
　　a.append(2)
　　def check():
　　检查a是否有序
　　for i in range(len(a)):
　　if i!=0:
　　if a<i><a[i-1]:
　　print a[i-1],a<i>
　　return False
　　return True
　　t1=threading.Thread(target=m1)
　　t2=threading.Thread(target=m2)
　　t1.start()
　　t2.start()
　　t1.join()
　　t2.join()
　　print check()
　　预期1111...22222...，截图显示跟预期的不同
　　import threading
　　text1='1'*10000
　　text2='2'*10000
　　def write(text):
　　with open('test.txt','a')as f:
　　f.write(text)
　　def m1():
　　write(text1)
　　def m2():
　　write(text2)
　　t1=threading.Thread(target=m1)
　　t2=threading.Thread(target=m2)
　　t1.start()
　　t2.start()
　　t1.join()
　　t2.join()

test.txt截图

最后结论是，因为GIL的存在，python的多线程虽然可以利用多核CPU，但并不能让多个核同时工作。

综上所述，上述内容就给大家介绍完毕，希望可以给大家带来帮助。

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