Python 3.13.0b2版本引入了一些变化，尤其是在全局解释器锁（GIL）上的改进。GIL通常被视为Python在多线程应用中的瓶颈，因为它限制了多线程程序同时执行多个线程的能力。禁用或改进GIL，使得多线程的性能可以得到提升，在某些工作负载上尤其明显。

在这篇讨论中，我们将通过比较禁用GIL前后的多线程性能来观察这些变化的影响。

环境设置

首先，我们需要确保我们的工作环境已正确设置：

1. Python版本：确保你已安装Python 3.13.0b2。
2. 硬件：多核心处理器，这样我们可以更好地观察GIL禁用后的多线程性能提升。

测试任务

我们选择的测试任务涉及CPU密集型和IO密集型两种类型，以便观察在不同情境下的性能差异。

CPU密集型任务

我们进行高计算量的数学操作，例如矩阵乘法或大量浮点数计算。这些任务通常会暴露GIL的缺陷。

import threading  
import time  
def cpu_bound_task(n):  
    count = 0  
    for i in range(n):  
        count += i * i  
def run_cpu_bound_tasks():  
    threads = []  
    for _ in range(4):  # 创建4个线程  
        thread = threading.Thread(target=cpu_bound_task, args=(1000000,))  
        threads.append(thread)  
        thread.start()  
    for thread in threads:  
        thread.join()  
start_time = time.time()  
run_cpu_bound_tasks()  
end_time = time.time()  
print(f"CPU-bound task completed in {end_time - start_time} seconds")  

IO密集型任务

我们模拟大量的网络请求或文件读写任务来观察在多线程下的效率。

import threading  
import time  
import requests  
def io_bound_task():  
    requests.get('https://www.example.com')  
def run_io_bound_tasks():  
    threads = []  
    for _ in range(20):  # 创建20个线程  
        thread = threading.Thread(target=io_bound_task)  
        threads.append(thread)  
        thread.start()  
    for thread in threads:  
        thread.join()  
start_time = time.time()  
run_io_bound_tasks()  
end_time = time.time()  
print(f"IO-bound task completed in {end_time - start_time} seconds")  

结果观察

在运行这些测试之后，记录下所需的时间并比较GIL禁用前后的表现：

• CPU密集型性能：你可能会注意到多线程的CPU负载分布更加均匀，执行时间有所减少。这是由于多线程得以在多个CPU核心上同时执行，而不被GIL限制。

• IO密集型性能：虽然IO密集型任务在GIL的影响下不明显（因为它们主要等待IO操作），但在极端多线程条件下性能仍可能有所提升。

结论

禁用或改进GIL的努力在很大程度上改善了Python程序的多线程性能，特别是对CPU密集型任务而言。在Python 3.13及之后的版本中，这些改进有助于开发者更有效地利用多核CPU进行并行计算任务。

通过以上测试，你可以看到GIL禁用前后的性能差异，具体提升效果依赖于代码的特性和运行环境。进一步的优化可能涉及程序逻辑的调整，以充分利用这些变化带来的好处。