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Python GIL（全局解释器锁）是一种机制，它在任何时候只允许 Python 解释器执行一个线程的代码。这意味着多线程 Python 程序在同一时刻只能运行一个线程的代码，即使有多个 CPU 核心可用也是如此。

GIL 的存在是为了保护 Python 解释器免受竞态条件和其他并发错误的影响，因为 CPython 解释器中的大多数数据结构都不是线程安全的。然而，这也会导致 Python 在处理 CPU 密集型任务时效率低下。

以下是一个简单的例子，展示了在使用多线程执行 CPU 密集型任务时 GIL 的影响：

python
import threading

def count(n):
while n > 0:
n -= 1

COUNT = 100000000

t1 = threading.Thread(target=count, args=(COUNT,))
t2 = threading.Thread(target=count, args=(COUNT,))

t1.start()
t2.start()

t1.join()
t2.join()

print("Done")


在上面的代码中，我们创建了两个线程来执行 count 函数，该函数对传入的参数进行递减操作。我们指定了一个较大的值作为参数，以便模拟 CPU 密集型任务。当我们运行这段代码时，我们会发现它需要相当长的时间才能完成，因为每个线程都需要等待另一个线程释放 GIL，才能继续执行。如果我们将 count 函数改为执行 I/O 操作（例如网络请求或等待用户输入），则 GIL 就不会对程序的性能产生影响，因为线程在等待 I/O 操作完成时会释放 GIL。