GIL介绍
在python中GIL的限制导致不论是在单核还是多核条件下，同时刻都只能运行 一个线程， 这使得Python多线程无法发挥多核并行的优势。
GIL全称为Global Interpreter Lock意思是全局解释器锁，其设计之初是出于对数据安全的考虑。在Python多线程下，每个线程的执行方式分如下三步。
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获取GIL。
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执行对应线程的代码。
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释放GIL。
可见，某个线程要想执行，必须先拿到GIL。我们可以把GIL看作通行证，并且在一个Pyhon进程中，GIL只有一个。线程要是拿不到通行证，就不允许执行。这样会导致即使在多核条件下，一个Python进程中的多个线程在同一时刻也只能执行一个。
而对于多进程来说，每个进程都有属于自己的GIL,所以在多核处理器下，多进程的运行是不会受GIL影响的。也就是说，多进程能够更好地发挥多核优势。
不过，对于爬虫这种I0密集型任务来说，多线程和多进程产生的影响差别并不大。但对于计算密集型任务来说，由于GIL的存在，Python多线程的整体运行效率在多核情况下可能反而比单核更低。而Python的多进程相比多线程，运行效率在多核情况下比单核会有成倍提升。
多线程适场景：
- 大量的IO操作，如网络通信，文件读写等等。
- 并发处理请求和响应的Web应用程序。
- 处理数据流和流媒体。
多进程适场景：
- 计算密集型任务，如图像处理、数据挖掘等等。
- 并发处理多个CPU密集型任务的应用程序。
- 需要执行高性能并发任务的大型企业应用程序。
从整体来看，Python 的多进程比多线程更有优势。所以，如果条件允许的话，尽量用多进程。值得注意的是，由于进程是系统进行资源分配和调度的一一个独立单位，所以各进程之间的数据是无法共享的，如多个进程无法共享一个全局变量 ，进程之间的数据共享需要由单独的机制来实现。
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