為什么有人說Python的多線程是雞肋呢？Gil lock限制了進程中的不同線程在同一時間只能占用一個CPU。可以看出，當(dāng)使用多線程處理計算密集型任務(wù)時，Python中的多個線程需要相互等待以獲得CP

為什么有人說Python的多線程是雞肋呢？

Gil lock限制了進程中的不同線程在同一時間只能占用一個CPU。可以看出，當(dāng)使用多線程處理計算密集型任務(wù)時，Python中的多個線程需要相互等待以獲得CPU資源。在這個時候，多線程不能并行，我們真的不具備預(yù)期的多線程能力。

但是，如果執(zhí)行的是Io密集型任務(wù)，多個線程之間沒有太多CPU資源爭用，更多的是每個線程都在進行Io傳輸和等待，此時，多線程的能力還是可以發(fā)揮出來的。

所以我們不能簡單地說Python的多線程是雞肋，但是它的設(shè)計限制了它的應(yīng)用場景。

線程進入阻塞時，線程會不會讓出CPU？

這取決于上下文切換機制。通常，WindowsLinuxIOS會給每個線程指定的執(zhí)行時間。如果時間到了，就會出現(xiàn)計時器中斷信號，線程將被動地失去使用CPU的權(quán)利。然而，一些簡單的嵌入式系統(tǒng)沒有這種機制。上下文切換通常要求線程放棄CPU的使用權(quán)，并將其交給內(nèi)核。如果當(dāng)前線程此時被阻塞，將導(dǎo)致死循環(huán)。在這個時候，我們應(yīng)該主動調(diào)用函數(shù)，比如重新調(diào)度或者向內(nèi)核發(fā)送信號。當(dāng)然，帶定時器的系統(tǒng)也可以調(diào)用這些函數(shù)，要求當(dāng)前線程提前放棄CPU資源，避免在循環(huán)中浪費等待時間。