使用Python threading多线程执行Polars任务为何能绕过GIL？

核心原因：Polars的Python绑定会主动释放GIL #

Python的GIL（全局解释器锁）仅在执行Python字节码时强制单线程，但C/Rust扩展可以主动释放GIL，让其他线程获得执行权。Polars的Python API底层基于Rust实现，所有耗时的核心操作（比如with_columns、类型转换等）在进入Rust逻辑前都会主动释放GIL，执行完后再重新获取。

自定义线程场景的并发逻辑拆解 #

你用threading创建的每个Python线程，在调用Polars函数时的流程是这样的：

• 线程启动后，执行Python字节码（此时持有GIL）；
• 调用df.with_columns(...)后，进入Polars的Rust执行逻辑，GIL被立即释放；
• 此时其他Python线程可以同时进入各自的Polars Rust操作，多个Rust线程并行运行（Rust本身是线程安全的，Polars架构天然支持多线程）；
• 当Polars的Rust操作完成，回到Python层面处理返回值时，线程会重新获取GIL（这一步非常轻量，几乎不影响并发）。

所以你的多线程调用能实现并发，本质是每个线程的核心计算逻辑都在Rust层面执行，且都避开了GIL的限制。

注意点：示例中的全局变量风险 #

你示例里用global df的写法存在线程安全问题——多个线程同时修改全局的DataFrame可能导致数据竞争或意外结果，实际开发中要避免这种写法，建议每个线程处理独立的DataFrame副本，或者用线程安全的方式同步数据修改。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Muhammad Aleem