python为什么不解除gil 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。
作为一名研究生，除了可以用python写各种算法之外，还应该如何提高自己的python水平？
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。
为什么python的GIL问题一直让人诟病，python社区却不解决？
吉尔，大锁，今天仍然存在。这是有道理的。首先，我们知道Python是一种解释性语言，代码执行是在解释器中执行的。解释性语言不能实现真正的多线程并发是一个常见的问题。这是先天的。多个线程共享主进程资源。如果线程没有被锁定，线程是并发的，并且多个线程修改共享数据，就会导致数据混淆，这是不可靠的。因为解释器不知道在哪里修改代码中的共享数据，所以它直接锁定线程。解释器一次只允许运行一个线程。
当然，您可能会说，我只要求解释器锁定要修改的共享数据，这样多线程就可以真正并行了？事实上，一个大老板在国外做这件事已经很久了。测试结果表明，执行效率不如直接锁定线程。到目前为止，python开发团队还没有针对这个问题提出更好的解决方案。这是解释性语言的通病。另外，这个问题很难解决。
虽然Gil大锁的存在影响了多线程，不能实现真正的并发，但我们可以用多进程来解决。
我想问一下，学过python，还用学c吗？求解答，谢谢？
作为一名it从业者，让我来回答这个问题。
首先，学习编程语言必须与应用场景相结合。如果应用场景不变，通常不需要学习新的编程语言。Python语言本身就是一种流行的全场景编程语言，目前Python语言的兴起趋势也非常明显。未来，随着大数据和人工智能技术的实施，Python语言的应用场景将逐步扩展。
学习完python编程语言后，应选择一个主要方向继续深入学习，如大数据和人工智能。目前，虽然Python语言在IT行业得到了广泛的应用，但Python post对从业人员的要求还是比较高的。初学者必须有自己的主攻方向和实践能力。
对于许多初学者来说，选择大数据作为主要方向是一个不错的选择。一方面，目前大数据的开发工作很多，另一方面，未来也可以朝着人工智能的方向发展，也就是所谓“进能攻，退能守”。掌握Python语言后，可以进一步学习大数据平台的知识，开发基于大数据平台的工业软件，这将是工业互联网时代一种常见的开发方法。
从技术系统的角度来看，编程语言只是一种工具。并不是说你掌握的编程语言越多越好。具有编程语言的实际开发能力是非常重要的。如果将大数据开发分为三个学习阶段，学习编程语言只完成第一阶段的学习任务，这也是一个学习难度较低的学习阶段。
最后，如果我们打算在掌握Python语言后进入嵌入式领域，就必须进一步学习C语言。
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