25 答疑（二）：GIL与多线程是什么关系呢？
你好，我是景霄。
不知不觉中，我们又一起完成了第二大章进阶篇的学习。我非常高兴看到很多同学一直在坚持积极地学习，并且留下了很多高质量的留言，值得我们互相思考交流。也有一些同学反复推敲，指出了文章中一些表达不严谨或是不当的地方，我也表示十分感谢。
大部分留言，我都在相对应的文章中回复过了。而一些手机上不方便回复，或是很有价值很典型的问题，我专门摘录了出来，作为今天的答疑内容，集中回复。
问题一：列表self append无限嵌套的原理
先来回答第一个问题，两个同学都问到了，下面这段代码中的x，为什么是无限嵌套的列表？
我们可以将上述操作画一个图，便于你更直观地理解：
这里，x指向一个列表，列表的第一个元素为1；执行了append操作后，第二个元素又反过来指向x，即指向了x所指向的列表，因此形成了一个无限嵌套的循环：[1, [1, [1, [1, …]]]]。
不过，虽然x是无限嵌套的列表，但x.append(x)的操作，并不会递归遍历其中的每一个元素。它只是扩充了原列表的第二个元素，并将其指向x，因此不会出现stack overflow的问题，自然不会报错。
至于第二点，为什么len(x)返回的是2？我们还是来看x，虽然它是无限嵌套的列表，但x的top level只有2个元素组成，第一个元素为1，第二个元素为指向自身的列表，因此len(x)返回2。
问题二：装饰器的宏观理解
再来看第二个问题，胡峣同学对装饰器的疑问。事实上，装饰器的作用与意义，在于其可以通过自定义的函数或类，在不改变原函数的基础上，改变原函数的一些功能。
Decorators is to modify the behavior of the function through a wrapper so we don't have to actually modify the function.
装饰器将额外增加的功能，封装在自己的装饰器函数或类中；如果你想要调用它，只需要在原函数的顶部，加上@decorator即可。显然，这样做可以让你的代码得到高度的抽象、分离与简化。
光说概念可能还是有点抽象，我们可以想象下面这样一个场景，从真实例子来感受装饰器的魅力。在一些社交网站的后台，有无数的操作在调用之前，都需要先检查用户是否登录，比如在一些帖子里发表评论、发表状态等等。
如果你不知道装饰器，用常规的方法来编程，写出来的代码大概是下面这样的：
# 发表评论
def post_comment(request, ...):
if not authenticate(request):
raise Exception('U must log in first')
...
# 发表状态
def post_moment(request, ...):
if not authenticate(request):
raise Exception('U must log in first')
...
显然，这样重复调用认证函数authenticate()的步骤，就显得非常冗余了。更好的解决办法，就是将认证函数authenticate()单独分离出来，写成一个装饰器，就像我们下面这样的写法。这样一来，代码便得到了高度的优化：
# 发表评论
@authenticate
def post_comment(request, ...):
# 发表状态
@authenticate
def post_moment(request, ...):
不过也要注意，很多情况下，装饰器并不是唯一的方法。而我这里强调的，主要是使用装饰器带来的好处：
- 代码更加简洁；
- 逻辑更加清晰；
- 程序的层次化、分离化更加明显。
而这也是我们应该遵循和优先选择的开发模式。
问题三：GIL与多线程的关系
第三个问题，new同学疑惑的是，GIL只支持单线程，而Python支持多线程，这两者之间究竟是什么关系呢？
其实，GIL的存在与Python支持多线程并不矛盾。前面我们讲过，GIL是指同一时刻，程序只能有一个线程运行；而Python中的多线程，是指多个线程交替执行，造成一个“伪并行”的结果，但是具体到某一时刻，仍然只有1个线程在运行，并不是真正的多线程并行。这个机制，我画了下面这张图来表示：
举个例子来理解。比如，我用10个线程来爬取50个网站的内容。线程1在爬取第1个网站时，被I/O block住了，处于等待状态；这时，GIL就会释放，而线程2就会开始执行，去爬取第2个网站，依次类推。等到线程1的I/O操作完成时，主程序便又会切回线程1，让其完成剩下的操作。这样一来，从用户角度看到的，便是我们所说的多线程。
问题四：多进程与多线程的应用场景
第四个问题，这个在文章中多次提到，不过，我还是想在这里再次强调一下。
如果你想对CPU密集型任务加速，使用多线程是无效的，请使用多进程。这里所谓的CPU密集型任务，是指会消耗大量CPU资源的任务，比如求1到100000000的乘积，或者是把一段很长的文字编码后又解码等等。
使用多线程之所以无效，原因正是我们前面刚讲过的，Python多线程的本质是多个线程互相切换，但同一时刻仍然只允许一个线程运行。因此，你使用多线程，和使用一个主线程，本质上来说并没有什么差别；反而在很多情况下，因为线程切换带来额外损耗，还会降低程序的效率。
而如果使用多进程，就可以允许多个进程之间in parallel地执行任务，所以能够有效提高程序的运行效率。
至于 I/O密集型任务，如果想要加速，请优先使用多线程或Asyncio。当然，使用多进程也可以达到目的，但是完全没有这个必要。因为对I/O密集型任务来说，大多数时间都浪费在了I/O等待上。因此，在一个线程/任务等待I/O时，我们只需要切换线程/任务去执行其他 I/O操作就可以了。
不过，如果I/O操作非常多、非常heavy，需要建立的连接也比较多时，我们一般会选择Asyncio。因为Asyncio的任务切换更加轻量化，并且它能启动的任务数也远比多线程启动的线程数要多。当然，如果I/O的操作不是那么的heavy，那么使用多线程也就足够了。
今天主要回答这几个问题，同时也欢迎你继续在留言区写下疑问和感想，我会持续不断地解答。希望每一次的留言和答疑，都能给你带来新的收获和价值。
- 大王叫我来巡山 👍（6） 💬（1）
第一次完全明白GIL，照顾方便性的同时在实现上偷了懒，但是本身设计就是解决特定问题，而不是解决所有问题的，但是随着受众的增多，是会发展变化，就行脚本语言中引入类型系统，编译型语言中引入类型推断，都是为了语言更好的发展。
2019-11-29 - new 👍（5） 💬（1）
目前项目不用python看过了似乎是懂了，过一段时间又啥都想不起来了，学习最好的方式是边学边用，可是没机会用。感觉老师确实底蕴深厚呀，好多东西对老师来说似乎很简单，比如图，有向图，有向边，我都不懂呀，感觉差的好多好多
2019-07-09 - 晓冰 👍（3） 💬（2）
老师你好，python同一时刻只能执行一个线程，那么多核cpu的场景下就没办法充分利用硬件资源，我们在生产环境中是怎么玩的呢？
2019-08-15 - 杰洛特 👍（1） 💬（1）
请教老师，对于网络请求等待较多的场景，是不是也参考I/O密集型任务，采用多线程好一些？
2019-08-07 - TKbook 👍（21） 💬（3）
看到这，终于搞明白多线程和协程的差异，感谢老师。
2019-07-05 - Paul Shan 👍（8） 💬（1）
我个人认为，线程是CPU调度的最小单元，但是Python，因为GIL的存在让并行无法在线程这个粒度上运行，只好在更大粒度的进程上并行，进程切换的代价比线程大，Python并行的效率低于支持多线程同时在多核上跑的语言。协程是在一个线程内调度资源，无法实现并行，但对IO操作有效，也就是说可以并发利用CPU和IO资源，但是无法并行利用多个CPU资源。我的观点是否正确，请老师指正。
2019-11-22 - 爱学习的小迪 👍（2） 💬（0）
在多核CPU的场景下，多线程可以充分利用CPU，实现并行；但是Python由于存在GIL，要求同一个时刻只能有一个线程运行，从而导致无法利用多核CPU的优势，也就是造成了“伪并行”； GIL只存在于CPython解释器中。主要出于Python的内存管理和CPython大量使用线程不安全的C库的角度来考虑引入GIL
2022-07-03 - yshan 👍（2） 💬（0）
继续加油，虽然学习了后面，前面有些已经忘记了，还是需要多复习和实践
2019-07-05 - min 👍（1） 💬（1）
老师，前次讲的垃圾回收之分代回收，系统默认第二代和第三代阈值为10；对于一个系统来说，这么多全局变量，那么第二代和三代不就在一直很高频的回收？
2019-07-05 - 张申傲 👍（0） 💬（0）
第25讲打卡~
2024-06-20 - 钱鹏 Allen 👍（0） 💬（0）
多线程并不代表cpu同时让多个线程在同一时间一起跑，而是每次执行一个任务
2022-11-21 - 吴昊 👍（0） 💬（0）
对问题一中的x,为什么x==x，没有触发异常？或者说，__eq__()函数在遍历列表元素前还做了其他事情吧，这个事情是什么呢？
2022-02-17 - ZY 👍（0） 💬（0）
Python 中进程，线程，协程分别应用于哪些日常开发中的场景呢
2021-01-09 - 晓骏 👍（0） 💬（0）
老师，学习python量化是要立即订阅吗？我怎么按了立即订阅跳出来是Python核心技术与实战？和量化有关系吗？
2020-07-26 - isaiahqian 👍（0） 💬（0）
老师，想提供GPU预测的异步接口，这个属于IO密集还是CPU密集？主要计算是使用GPU，不在CPU，而且最后返回结果需要从GPU搬回CPU，应该属于IO操作。所以用多线程更合适？
2019-09-21