它来了！真正的 python 多线程
哈喽大家好，我是咸鱼
几天前，IBM 工程师 Martin Heinz 发文表示 python 3.12 版本回引入"Per-Interpreter GIL”，有了这个 Per-Interpreter 全局解释器锁，python 就能实现真正意义上的并行/并发
我们知道，python 的多线程/进程并不是真正意义上的多线程/进程，这是因为 python GIL （Global Interpreter Lock）导致的
而即将发布的 Python 3.12 中引入了名为 "Per-Interpreter GIL" 的新特性，能够实现真正的并发
接下来我们来看下这篇文章，原文链接如下：
译文
Python 到现在已经 32 岁了，但它到现在还没有实现适当的、真正的并发/并行
由于将在 Python 3.12 （预计 2023 年 10 月发布）中引入 “Per-Interpreter GIL”(全局解释器锁)，这种情况将会被改变
虽然距离 python 3.12 的发布还有几个月的时间，但是相关代码已经实现了。所以让我们提前来了解一下如何使用子解释器 API（ub-interpreters API） 来编写出真正的并发Python代码
子解释器（Sub-Interpreters）
我们首先来看下这个 “Per-Interpreter GIL” 是如何解决 Python 缺失适当并发性这个问题的
简单来讲，GIL(全局解释器锁)是一个互斥锁，它只允许一个线程控制 Python 解释器（某个线程想要执行，必须要先拿到 GIL ，在一个 python 解释器里面，GIL 只有一个，拿不到 GIL 的就不允许执行）
这就意味着即使你在 Python 中创建多个线程，也只会有一个线程在运行
随着 “Per-Interpreter GIL” 的引用，单个 python 解释器不再共享同一个 GIL。这种隔离级别允许每个子 python 解释器真正地并发运行
这意味着我们可以通过生成额外的子解释器来绕过 Python 的并发限制，其中每个子解释器都有自己的GIL（拿到一个 GIL 锁）
更详细的说明请参见 PEP 684，该文档描述了此功能/更改：peps.python.org/pep-0684/#p…
如何安装
想要使用这个新功能，我们需要安装最新的 python 版本，这需要源码编译安装
C-API 在哪里
现在我们已经安装好了最新版本，那么我们该如何使用子解释器呢？我们可以直接通过 import 来导入吗？不幸的是，还不能
正如 PEP-684 中指出的: ...this is an advanced feature meant for a narrow set of users of the C-API.
Per-Interpreter GIL 的特性目前只能通过 C-API 使用，还没有直接的接口供开发人员使用
接口预计会在 PEP 554中出现，如果大家能够接受，它应该会在 Python 3.13 中出现，在这个版本出现之前，我们必须自己想办法来实现子解释器
虽然还没有相关文档，也没有相关模块可以导入，但 CPython 代码库中有一些代码段向我们展示了如何使用它：
- 方法一：我们可以使用
_xxsubinterpreters模块（因为是通过 C 实现的，所以命名比较奇怪，而且在 python 中不能够简单地去检查代码） - 方法二：可以使用 CPython 的 test 模块，该模块具有用于测试的示例 Interpreter（和 Channel）类
通常情况下我们一般用上面的第二种方法来实现
我们已经找到了子解释器，但我们还需要通过 test 模块去借用一些辅助函数，以便将代码传递给子解释器，辅助函数如下
将 interpreters 模块与上面的辅助函数组合在一起，便可以生成第一个子解释器：
生成和运行新解释器的一种方法是使用 create() 函数，然后将解释器与我们想要执行的代码一起传递给 _run_output() 辅助函数
还有一种更简单的方法，如下所示
直接使用 interpreters 模块的 run 方法。
但如果我们运行上面这两段代码时，会收到以下报错
为了避免这个报错，我们还需要清理一些悬挂的解释器：
线程
虽然使用上面的辅助函数运行代码是可行的，但在 threading 模块中使用熟悉的接口可能会更方便
我们通过把 interpreters.create 函数传递给Thread，它会自动在线程内部生成新的子解释器
我们也可以结合这两种方法，并将辅助函数传递给 threading.Thread：
上面的代码中演示了如何使用 _xxsubinterpreters 模块来实现 （方法一）
我们还在每个线程中休眠 2 秒来模拟“工作”状态
请注意，我们甚至不必调用 join() 函数等待线程完成，只需在线程完成时清理解释器即可
Channels
如果我们进一步挖掘 CPython test 模块，我们还会发现 RecvChannel 和 SendChannel 类的实现类似于 Golang 中已知的通道
上面的例子介绍了如何创建一个接收端通道（r）和发送端通道（s），然后我们使用 send_nowait 方法将数据发送，通过 recv 方法来接收数据
这个通道实际上只是另一个解释器，和以前一样，我们需要在处理完它之后进行清理
Digging Deeper
如果我们想要修改或者调整子解释器的选项（这些选项通常在 C 代码中设置），我们可以使用
test.support 模块中的代码，具体来说是run_in_subinterp_with_config
上面这个run_in_subinterp_with_config函数是 C 函数的 Python API。它提供了一些子解释器选项，如 own_gil，指定子解释器是否应该拥有自己的 GIL
感谢阅读， 喜欢作者就动动小手 [ 一键三连] ，这是我写作最大的动力