GIL与线程、进程、协程
GIL全局解释器锁：
1.相信大家都知道python代码是不能直接被机器cpu识别和执行的，它要经过python解释器（也就是我们执行时候的python3 name.py）被编译成机器语言，python官方推荐的解释器是cpython也就是c语言写成的解释器；java写成的是Jpython。由于历史原因，没有考虑到Gindo没有考虑多任务这种情况，所以只有cpython中会有GIL这个东西，Jpython是没有。
2.这样导致cpython解释器执行多任务时，先进行抢锁，谁先上锁谁先执行，全局解释器锁也是锁，保证同一时间只有一个线程在做。所以我们看到的现象是多进程实现多任务时是两个CPU被占满，多线程实现的时候实际上是两个CPU加起来的和是一个CPU的100%。
3.得出结论所以多任务用cpython解释器多线程还不如用多进程；如果不是cpython解释器的话，那么就是我们之前得出的结论：多线程优于多进程；
问题1：具有IO密集型的操作建议用多线程（它能利用多线程中一个线程的等待时间，再去做别的事情）；
具有计算密集型的操作建议用多进程；
协程也是IO密集型计算比较好；（协程：单线程中利用等待时间进行操作；多线程：这个线程中拿出来让另一个线程去做）
如何避免全局解释器锁：
- 换解释器，不使用Cpython解释器；
- 利用python的胶水语言特性用c或其他语言来替代python；
一定要撸顺了，这是面试避免不了的！！！
