由于GIL的存在 ， 即使是多线程，事实上同一时刻只能保证一个线程在运行，既然这样多线程的运行效率不就和单线程一样了吗，那为什么还要使用多线程呢？
由于以前的电脑基本都是单核CPU，多线程和单线程几乎看不出差别 ， 可是由于计算机的迅速发展，现在的电脑几乎都是多核CPU了，最少也是两个核心数的，这时差别就出来了：通过之前的案例我们已经知道，即使在多核CPU中，多线程同一时刻也只有一个线程在运行 ， 这样不仅不能利用多核CPU的优势，反而由于每个线程在多个CPU上是交替执行的，导致在不同CPU上切换时造成资源的浪费，反而会更慢 。即原因是一个进程只存在一把gil锁，当在执行多个线程时，内部会争抢gil锁，这会造成当某一个线程没有抢到锁的时候会让cpu等待，进而不能合理利用多核cpu资源 。
但是在使用多线程抓取网页内容时，遇到IO阻塞时 ， 正在执行的线程会暂时释放GIL锁，这时其它线程会利用这个空隙时间，执行自己的代码，因此多线程抓取比单线程抓取性能要好，所以我们还是要使用多线程的 。
GIL对多线程Python程序的影响
程序的性能受到计算密集型(CPU)的程序限制和I/O密集型的程序限制影响,那什么是计算密集型和I/O密集型程序呢?
计算密集型：要进行大量的数值计算 ， 例如进行上亿的数字计算、计算圆周率、对视频进行高清解码等等 。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是花费的主要时间在任务切换的时间 ， 此时CPU执行任务的效率比较低 。
IO密集型：涉及到网络请求(time.sleep())、磁盘IO的任务都是IO密集型任务，这类任务的特点是CPU消耗很少 ， 任务的大部分时间都在等待IO操作完成（因为IO的速度远远低于CPU和内存的速度） 。对于IO密集型任务，任务越多，CPU效率越高 ， 但也有一个限度 。
当然为了避免GIL对我们程序产生影响，我们也可以使用 ， 线程锁 。
LockRLock
常用的资源共享锁机制：有Lock、RLock、Semphore、Condition等，简单给大家分享下Lock和RLock 。
Lock
特点就是执行速度慢 ， 但是保证了数据的安全性
RLock
使用锁代码操作不当就会产生死锁的情况 。
什么是死锁
死锁：当线程A持有独占锁a，并尝试去获取独占锁b的同时，线程B持有独占锁b，并尝试获取独占锁a的情况下，就会发生AB两个线程由于互相持有对方需要的锁，而发生的阻塞现象，我们称为死锁 。即死锁是指多个进程因竞争资源而造成的一种僵局，若无外力作用 ， 这些进程都将无法向前推进 。
所以，在系统设计、进程调度等方面注意如何不让这四个必要条件成立，如何确定资源的合理分配算法，避免进程永久占据系统资源 。
死锁代码
python线程间通信
如果各个线程之间各干各的，确实不需要通信，这样的代码也十分的简单 。但这一般是不可能的，至少线程要和主线程进行通信，不然计算结果等内容无法取回 。而实际情况中要复杂的多 ， 多个线程间需要交换数据，才能得到正确的执行结果 。
python中Queue是消息队列，提供线程间通信机制，python3中重名为为queue，queue模块块下提供了几个阻塞队列，这些队列主要用于实现线程通信 。
在 queue 模块下主要提供了三个类，分别代表三种队列，它们的主要区别就在于进队列、出队列的不同 。
简单代码演示
此时代码会阻塞，因为queue中内容已满，此时可以在第四个queue.put('苹果')后面添加timeout，则成为 queue.put('苹果'，timeout=1)如果等待1秒钟仍然是满的就会抛出异常，可以捕获异常 。
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