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Python限制（Python's limitations）是指在使用Python编程语言时，出现的一些局限性或限制，这些限制可能会影响到程序的性能、可扩展性、安全性等方面。

以下是一些常见的Python限制：

1. 全局解释器锁（Global Interpreter Lock, GIL）：GIL是一种机制，它防止Python线程同时执行多条字节码。这意味着，在某些情况下，多线程程序可能无法充分利用多核处理器的优势。

2. 性能问题：与其他编程语言相比，Python的解释执行速度较慢。虽然Python提供了一些加速工具，如Cython和NumPy等，但它们仍然无法与C或Fortran等静态类型语言相比。

3. 内存管理问题：Python的内存管理机制是自动的，这意味着Python不支持手动内存管理。这可能导致一些内存泄漏或过度分配的情况，影响程序的性能。

4. 缺乏编译时类型检查：Python是一种动态类型语言，这意味着变量的类型是在运行时确定的。这可能会导致一些类型错误，因为编译器无法检查代码中的类型错误。

以下是一个简单的例子，演示了Python的全局解释器锁对多线程程序的影响：

python
import threading

# 全局变量
count = 0

def add():
global count
for i in range(1000000):
count += 1

def sub():
global count
for i in range(1000000):
count -= 1

t1 = threading.Thread(target=add)
t2 = threading.Thread(target=sub)

t1.start()
t2.start()

t1.join()
t2.join()

print(count)


在上面的例子中，我们创建了两个线程，一个增加计数器变量，一个减少它。虽然我们期望最终计数器的值应该为0，但实际上由于GIL的存在，程序输出的结果可能是一个非零数，这取决于线程之间的竞争条件。