java python 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？
由于Python的全局解释器的锁机制，Python的多线程不是真正的多线程。它的效率不比单个线程快，但可能慢一些。所以，这是鸡肋。如果速度好，就可以通过多处理来实现
Python的核心是方便地使用C语言函数。Python是完全动态的，可以在运行时自行修改，Java只能通过灵活的方法实现自己的代码。Python变量是动态的，而Java变量是静态的，需要提前声明，因此javaide的代码提示功能比Python IDE好。
为什么在python中有全局解释器锁，但Java和C 中却没有？
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。
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。
我想问一下，学过python，还用学c吗？求解答，谢谢？
Python比许多语言都慢。Python的运行速度比JIT编译器c、Java、AOT编译器c、c或JavaScript慢。为什么Python很慢？
主流观点如下：
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为什么有人说Python的执行速度很慢？
1. 什么是吉尔？
Gil的全名是global interpreter lock（global interpreter lock），源于Python设计之初的考虑和对数据安全的决策。
2. 每个CPU只能同时执行一个线程
事实上，单核CPU下的多线程只是并发，而不是并行。并发性和并行性是同时处理多个请求的概念。但是并发和并行之间有区别。并行意味着两个或多个事件同时发生，而并发意味着两个或多个事件在同一时间间隔发生。
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