多執行緒是一種允許多個行程在單一程式中並發執行的技術。對於像Python這樣的程式語言，問題是是否支援多執行緒以及是否可以提高執行速度。
Python中的多線程：一個矛盾的情況
與常見的相反相信，Python 確實透過其線程模組支援多執行緒。然而，一個持續存在的問題仍然存在：為什麼許多人聲稱 Python 被全域解釋器鎖定 (GIL) 鎖定，並且一次只能運行一個執行緒？
答案在於 GIL 的本質。 GIL 是一個鎖，可以防止多個 Python 執行緒同時執行 Python 程式碼。然而，GIL 並未限制執行緒執行非 Python 程式碼，例如 I/O 操作或 C 擴充功能中的程式碼。
GIL 對效能的影響：揭露真相
GIL 顯著影響計算密集型 Python 操作的多執行緒效能。由於一次只有一個執行緒可以執行 Python 程式碼，因此使用多執行緒並行化此類操作不會帶來速度提升。
多執行緒大放異彩：實際應用
儘管有限制由GIL 強制規定，多執行緒在Python 程式碼與I/O 或外部函式庫互動的場景中具有優勢。例如，多執行緒可以顯著提高 GUI 應用程式的回應能力，並最佳化 Web 伺服器來處理並發客戶端請求。
結論：透過洞察力釋放增強的性能
Python 中的多線程儘管由於GIL 存在局限性，但它仍然是在適當的環境中優化性能的寶貴工具。透過利用 I/O 操作和 C 擴展，程式設計師可以利用多線程的優勢來加快某些運算任務的速度。
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