了解python GIL - I / O绑定与CPU绑定

Question

来自python threading文档

  

在CPython中，由于Global Interpreter Lock，只有一个线程可以   一次执行Python代码（即使某些性能导向   图书馆可能会克服这个限制）。如果你想要你的   应用程序，以更好地利用计算资源   多核机器，建议您使用多处理。然而，   如果要运行多个线程，线程仍然是一个合适的模型   同时进行I / O绑定任务。

现在我有一个这样的线程工作者

def worker(queue):
    queue_full = True
    while queue_full:
        try:
            url = queue.get(False)
            w = Wappalyzer(url)
            w.analyze()
            queue.task_done()

        except Queue.Empty:
            queue_full = False

这里w.analyze()做了两件事

1. 使用requests库
抓取网址
2. 使用pyv8 javascript库
分析已删除的html

据我所知，1是I / O绑定的，2是CPU绑定的。

这是否意味着，GIL申请了2而我的计划无法正常运作？

Answer 1

GIL描述没有说明正确性，只说效率。

如果2受CPU限制，您将无法通过线程获得多核性能，但您的程序仍会正确执行 。

如果你关心CPU并行，你应该使用Python的multiprocessing库。