多进程多线程 GIL？

在Python中，全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）是一种机制，它确保任何时候只有一个线程在执行Python字节码。由于GIL的存在，Python中的多线程并不能真正实现并行处理，而只是通过线程间的切换来实现并发。

然而，Python提供了一些解决GIL的方法，如使用多进程和多线程的结合或使用其他解释器。

下面是一个示例代码，展示了如何使用多进程和多线程的结合来克服GIL的限制：

import multiprocessing
import threading

def worker():
    # 在这里编写需要在多线程中执行的任务
    pass

def run_thread():
    # 创建多线程
    threads = []
    for _ in range(10):
        t = threading.Thread(target=worker)
        threads.append(t)
        t.start()
    
    # 等待所有线程完成
    for t in threads:
        t.join()

def run_process():
    # 创建多进程
    processes = []
    for _ in range(10):
        p = multiprocessing.Process(target=run_thread)
        processes.append(p)
        p.start()
    
    # 等待所有进程完成
    for p in processes:
        p.join()

if __name__ == '__main__':
    run_process()

在上述示例中，首先创建了10个进程，每个进程又创建了10个线程。这样可以充分利用多核处理器的并行处理能力。

需要注意的是，在使用多进程和多线程的结合时，需要更加小心地处理共享数据，以免引发竞争条件或死锁等问题。