由于GIL（Global Interpreter Lock）的存在使得在同一時刻Python進程只能使用CPU的一個核心，也就是對應(yīng)操作系統(tǒng)的一個
內(nèi)核線程，對于一個Python web程序，如果有個請求，并且都是長耗時的計算任務(wù)（占用），這個程序在接受第一個請求后
還能處理別的請求么？假如web程序接受到請求就while True了：

def handle_request(request):
 while True:
  pass

從代碼上理解，Python只有一個真正的執(zhí)行線程，代碼走到while True就占用唯一的一個cpu核心了，它還有機會處理
別的任務(wù)么？

來啟動兩個線程都進行while True ，觀察他們是否都能執(zhí)行來模擬那兩個請求：

import time, threading

def f1(name):
 while True:
  print(name)
  time.sleep(1)

threading.Thread(target=f1, args=('f1', )).start()
threading.Thread(target=f1, args=('f2', )).start()

輸出結(jié)果：

f1
f2
f2f1

f2
f1
...

實際上使用Django(一個Python Web 框架)測試，即使一個請求執(zhí)行了while True這樣的代碼，它還是可以處理別的請求（支持并發(fā)）；

來解釋一下為什么兩個while True 都能執(zhí)行：
還是用GIL這把鎖，第一個while True的線程拿到這把鎖才能執(zhí)行，然后它執(zhí)行了一個print(name)接著把鎖釋放了，
它就暫停了，接著第二個while True線程拿到GIL后開始執(zhí)行，圍繞GIL交替執(zhí)行，就實現(xiàn)了Python的多線程。

總結(jié)一下：

while True也不能一直持有CPU資源，它也是執(zhí)行一會歇一會，這就給了其他進程機會，這里面有兩個關(guān)鍵點：

• 如何搶到這把鎖
• 如何釋放鎖

搶鎖，排隊。給lock安排一個隊列，想執(zhí)行的進這個隊列。

釋放鎖的有點類似進程調(diào)度：

• 劃分時間片（執(zhí)行一樣的時間）
• 執(zhí)行指令計數(shù)（執(zhí)行一樣的指令次數(shù)）
• 碰到IO操作（被動等待）
• 主動等待（wait/join/sleep）

碰到IO操作，需要等待IO設(shè)備完成計算才能繼續(xù)執(zhí)行線程，這段時間內(nèi)不占用CPU資源，先把鎖釋放了。
主動等待，典型的就是sleep，主動放棄鎖，等到一定時機再重新執(zhí)行。

以上分析 說明Python支持并發(fā)，但是由于無法利用多核處理器優(yōu)勢，對于大量并發(fā)下的計算密集型應(yīng)用
不適合使用Python。

到此這篇關(guān)于python如何支持并發(fā)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python支持并發(fā)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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