python线程锁和全局锁 python什么时候能移除全局解释器锁？
python什么时候能移除全局解释器锁？
在系统中嵌入Py的解释器和Java的VM，支持Python和Java为系统编写扩展函数，类似于插件。然后，Py的全局交互锁（GIL）使得系统的所有并发行为都在Py代码的某一段上排队。我试了很久了。我认为只有将解释器改为多进程通信才能解决这个问题。心碎了，我以后再做。
python什么时候能移除全局解释器锁？
由于Python的全局解释器的锁机制，Python的多线程不是真正的多线程。它的效率不比单个线程快，但可能慢一些。所以，这是鸡肋。如果速度好的话，可以通过多处理来实现
Python的核心是可以方便地使用C语言函数。Python是完全动态的，可以在运行时修复自身，Java只能通过灵活的方法更改自己的代码。Python变量是动态的，而Java变量是静态的，需要提前声明，因此javaide的代码提示功能比Python IDE好。
为什么在python中有全局解释器锁，但Java和C 中却没有？
作为一名研究生，您用Python编写算法。我认为你想发展大数据和人工智能。
近年来，随着大数据和人工智能的爆炸式发展，Python变得越来越流行。如果你想提高你的Python水平，我想你可以从以下几点开始
！Apache spark是一个大数据处理框架，计算速度快，使用方便，支持复杂分析，有可能取代MapReduce。
尽管Python在机器学习和人工智能方面有很好的应用，但Python有一个很大的缺陷。它不支持分布式计算，但这并不重要。Spark提供了一个优秀的Python接口pyspark。有了它，python在分布式计算和流计算方面有了很大的改进。
另外，spark的核心RDD弹性分布式数据集与Python中panda的数据帧非常相似，可以很容易地相互转换。因此spark赋予Python以分布式方式处理大型数据集的能力。
Python有许多强大的web后端框架，如Django、flash等。学习这一点可以巩固Python的基础，并使用Python的高级用法，如装饰器、类、魔术方法、数据库等。
您不能总是在一台机器上使用该型号。您可以在大数据框架和网站中部署模型。这要求您了解后端和分布式计算。学习这两个方面，不仅可以提高python的水平，也可以让你在未来的大数据和人工智能领域发力。
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