全域性直譯器鎖(Global Interpreter Lock ): 在 Python 語言的主流實現 CPython 中，GIL 是一個貨真價實的全域性執行緒鎖，在直譯器解釋執行任何 Python 程式碼時，都需要先獲得這把鎖才行，在遇到 I/O 操作時會釋放這把鎖。如果是純計算的程式，沒有 I/O 操作，直譯器會每隔 100 次操作就釋放這把鎖，讓別的執行緒有機會執行（這個次數可以通過 sys.setcheckinterval 來調整）。所以雖然 CPython 的執行緒庫直接封裝作業系統的原生執行緒，但 CPython 程序做為一個整體，同一時間只會有一個獲得了 GIL 的執行緒在跑，其它的執行緒都處於等待狀態等著 GIL 的釋放。即全域性直譯器鎖保證同一時間只有一個執行緒在執行。

在多執行緒環境中，GIL用法：
1. 設定GIL
2. 切換到一個執行緒去執行
3. 執行：
    a. 指定數量的位元組碼指令
    b. 執行緒主動讓出控制（可以呼叫time.sleep(0)）
4. 把執行緒設定為睡眠狀態
5. 解鎖GIL

6. 再次重複以上所有步驟

例子：計算50個執行緒的執行個數

（1）未加鎖之前：

import threading,time

def run(n):
    #lock.acquire()    #獲取鎖
global num
    time.sleep(0.5)
    num+=1
#time.sleep(1)
    #lock.release()  #釋放鎖
#lock=threading.Lock()
 
num=0
t_obj=[]

for i in range(50):
    t=threading.Thread(target=run,args=("t-%s"%i,))
    t.start()
    t_obj.append(t)
for t in t_obj:
    t.join()
print("----all thread has done....")
print("num:",num)

在Python 2.x中答案：num可能會小於50. 原因：同一時間可能有多個執行緒在執行。而num只是加1.

（2）加鎖處理：

import threading,time

def run(n):
    lock.acquire()    #
 
獲取鎖
global num
    time.sleep(0.5)
    num+=1
time.sleep(1)
    lock.release()  #釋放鎖
lock=threading.Lock()
num=0
t_obj=[]

for i in range(50):
    t=threading.Thread(target=run,args=("t-%s"%i,))
    t.start()
    t_obj.append(t)
for t in t_obj:
    t.join()
print("----all thread has done....")
print("num:",num)

注意：在Python 3.x中答案：num始終為50.原因：直譯器自己優化，內部已經加鎖，保證同一時間只有一個執行緒在執行。