क्या आप बता सकते हैं कि GIL क्या है और यह असल में किसकी रक्षा करता है?

Global Interpreter Lock, CPython में एक mutex है जो एक समय पर सिर्फ एक थ्रेड को Python bytecode चलाने देता है, और इंटरप्रेटर की स्टेट जैसे reference counts और अंदरूनी ऑब्जेक्ट स्ट्रक्चर को सुरक्षित रखता है। इसका मतलब है कि CPU bound Python कोड में थ्रेड्स से पैरेलल स्पीडअप नहीं मिलता, लेकिन I/O में वे फिर भी मदद करते हैं, क्योंकि blocking calls और C extension के काम के दौरान यह लॉक छोड़ दिया जाता है।

GIL, CPython में एक अकेला लॉक है जो पक्का करता है कि किसी भी पल में सिर्फ एक थ्रेड Python bytecode चला रहा हो। यह इसलिए है क्योंकि reference counting थ्रेड सेफ नहीं है, और हर ऑब्जेक्ट पर अलग लॉक लगाना उस सिंगल थ्रेडेड केस के लिए धीमा पड़ता जिसमें ज्यादातर कोड रहता है। व्यावहारिक तौर पर इसका मतलब है कि थ्रेड्स इंतजार करने में शानदार हैं और कैलकुलेशन में बेकार। जिस डेटा पाइपलाइन पर मैंने काम किया था, उसमें एक स्टेप करीब आठ सौ URLs खींच रहा था, और उसे सीरियल लूप से थ्रेड पूल पर ले जाने से वह लगभग नौ मिनट से घटकर एक मिनट के अंदर आ गया, क्योंकि हर वर्कर अपना ज्यादातर वक्त सॉकेट पर ब्लॉक रहता है और इंतजार करते हुए लॉक छोड़ देता है। उसके बगल वाले parsing स्टेप को कोई फायदा नहीं हुआ, इसलिए उसे हमने process pool में डाल दिया। Numpy और दूसरे C extensions भी लंबे चलने वाले native calls के अंदर लॉक छोड़ देते हैं, इसीलिए भारी array math थ्रेड्स में भी पैरेलल जैसी दिख सकती है। जब कोई मुझसे कहता है कि Python में concurrency होती ही नहीं, तो मैं आम तौर पर पूछता हूं कि आपका मतलब किस तरह की concurrency से है।