单核上的多线程-Python中的 GIL
GIL （Global Interpreter Lock）的存在虽然无法利用多核，但是可以勉强让系统在在单核上，任何一个线程使用过多时间片/主动放弃 CPU 的时候，让其他线程上下文切入进来。算是尽量跑满CPU吧。Python中的对象很多都是默认线程安全的，GIL的这种不可见的特性，让很多旧的程序依赖起 GIL，以至于无法从Python中移除掉它。GIL 的存在，让 Python 特别适合跑 Nodejs 爬虫一样的 IO 密集型（IO-bound）任务，反而不适合跑CPU 密集型任务（CPU-bound）。但实际上这种混蛋多线程的形式，恐怕还不如 EventLoop 的 Nodejs，因为多了很多 Context Switch 的代价。
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前两篇用操作语义解释程序。大步语义直接给最终结果，小步语义展示每一步规约。第 2 章还有第三种视角：指称语义（denotational semantics）。 指称语义把程序映射到某个更基础的对象。在本文的小语言里，表达式会变成一个 Python 函数，语句也会变成一个 Python 函数。程序的含义从“机器怎样跑”转到“它等价于哪个函数”。 对 Java 程序员来说，可以先把它理解成： 12Function<Environment, Value> // 表达式的含义Function<Environment, Environment> // 语句的含义 本文继续沿用前面的 AST，用 Python 函数重写这套小语言的含义。 三种语义回答三类问题 同一段程序可以从三种角度解释。 语义 关心的问题 本系列里的实现 大步语义 运行完成后得到什么 递归解释器 小步语义 每一步怎样变化 规约机器 指称语义 程序等价于什么对象 函数翻译器 大步和小步都属于操作语义。它们会描述程序在某种抽象机器上怎样执行。指称语义换成另一...
2026-10-07
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