为什么我必须担心CPython中的线程安全性？
据我所知，全局解释器锁只允许一个线程访问解释器并执行字节码。 如果是这样的话，那么在任何时候，只有一个线程会使用解释器和它的内存。
因此，我认为排除出现种族情况的可能性是公平的，因为没有两个线程可以同时访问解释器的内存，但我仍然看到有关确保数据结构“线程安全”的警告。 有可能它会覆盖python解释器的所有实现（比如cython），它可以关闭GIL并允许真正的多线程。
我了解在没有启用GIL的解释器环境中线程安全的重要性。 但是，对于CPython，为什么在编写多线程Python代码时鼓励线程安全？ 在CPython环境中会发生什么更糟？
当然，竞争条件仍然可以发生，因为访问数据结构不是原子的。
假设您测试字典中存在的密钥，然后执行以下操作来添加密钥：
if key not in dictionary:
# calculate new value
value = elaborate_calculation()
dictionary[key] = value
线程可以在任何时候在not in测试的状态下返回true，并且另一个线程也会得出结论：钥匙不在那里。 现在有两个线程正在进行计算，而你不知道哪一个会赢。
GIL所做的就是保护Python的内部解释器状态。 这并不意味着Python代码本身使用的数据结构现在被锁定和保护。
一个重要的注意事项：尽管GIL，Python中的多处理模块在一定程度上是同步的，因为对同一变量的访问可以同时发生在不同的进程中。
这有可能破坏你的数据，或者至少干扰你的控制流，这就是线程安全的原因。
至于为什么会发生，尽管只有一个interpriter，但没有任何事情停止（至少据我所知），两个预先编入代码的代码片段可以同时访问共享内存的相同部分。 当说话时：
import multiprocessing
def my_func ():
print("hello world")
my_process=multiprocessing.Process (target=my_func, args=(,))
my_process.start ()
my_process.join ()
我的理解是，interprit（在这种情况下）my_func花费的时间被埋在了产生新进程的开销中。
在这种情况下，术语“进程”在这里更适合，因为有些工作线程是为了复制数据而暂时产生的，所以有一些数据握手正在进行，所以它实际上是一个不同的进程（双关意图）比传统线程的产卵。
我希望这有帮助。
链接地址: http://www.djcxy.com/p/15169.html