介绍
在Python中，进行并发编程是为了在多任务环境下提高程序的性能和效率。然而，Python的全局解释器锁（GIL）和多线程共享资源的问题常常让人困扰。本篇博客将详细解释Python中的GIL和互斥锁的作用，以及在多线程中共享资源的问题，以帮助开发者更好地理解并发编程在Python中的运行机制。
什么是GIL？
GIL是Python解释器级别的锁，它的全称是全局解释器锁（Global Interpreter Lock）。在CPython解释器中，GIL的作用是确保在同一时刻只有一个线程能够执行Python字节码。这是为了保护Python对象的访问和修改，因为CPython的内存管理不是线程安全的。虽然GIL保证了Python代码的安全性，但也导致了在CPU密集型任务中多线程无法充分利用多核CPU的问题。
互斥锁的作用
互斥锁（Mutex Lock）是一种同步机制，用于保护共享资源，防止多个线程同时访问和修改这些资源，从而避免竞态条件（Race Condition）。在Python中，可以使用threading模块提供的Lock类来实现互斥锁。当一个线程获得了互斥锁后，其他线程将被阻塞，直到该线程释放锁。
GIL与互斥锁的关系
GIL和互斥锁是两个不同层次的锁机制，它们的作用和用途是不同的。
GIL是解释器级别的锁，用于保护Python对象的访问和修改，防止多线程同时操作Python对象导致数据不一致的问题。但它同时导致在CPU密集型任务中多线程无法充分利用多核CPU。
互斥锁是应用级别的锁，用于保护共享资源，防止多个线程同时访问和修改这些资源。在单个Python解释器进程中，如果只有一个线程在执行Python代码，不需要额外的线程锁来保护共享资源，因为只有一个线程在修改数据，不存在竞态条件。但在多个Python解释器进程运行或复杂共享资源的修改情况下，仍然建议使用互斥锁来确保数据的一致性。
多线程中的共享资源问题
在多线程编程中，共享资源的修改可能会导致数据不一致的问题。为了避免这种问题，我们可以使用互斥锁来保护共享资源的修改。当一个线程获得互斥锁后，其他线程必须等待该线程释放锁才能访问共享资源，从而确保共享资源在同一时刻只有一个线程能够修改。
结论
在Python中进行并发编程时，我们需要注意GIL的存在以及其对多线程在CPU密集型任务中性能的影响。对于IO密集型任务，多线程和协程是不错的选择。而对于CPU密集型任务，可以考虑使用多进程来实现真正的并行计算。同时，在多线程编程中，需要使用互斥锁来保护共享资源的修改，确保数据的一致性和正确性。
通过深入理解GIL、互斥锁和共享资源问题，我们可以更好地优化并发编程，提高Python程序的性能和效率。
举例
首先假设只有一个进程,这个进程中有两个线程 Thread1,Thread2, 要修改共享的数据date, 并且有互斥锁
执行以下步骤
(1)多线程运行，假设Thread1获得GIL可以使用cpu，这时Thread1获得 互斥锁lock,Thread1可以改date数据(但并
没有开始修改数据)
(2)Thread1线程在修改date数据前发生了 i/o操作 或者 ticks计数满100 (注意就是没有运行到修改data数据),这个
时候 Thread1 让出了Gil,Gil锁可以被竞争
(3) Thread1 和 Thread2 开始竞争 Gil (注意:如果Thread1是因为 i/o 阻塞 让出的Gil Thread2必定拿到Gil,如果
Thread1是因为ticks计数满100让出Gil 这个时候 Thread1 和 Thread2 公平竞争)
(4)假设 Thread2正好获得了GIL, 运行代码去修改共享数据date,由于Thread1有互斥锁lock，所以Thread2无法更改共享数据
date,这时Thread2让出Gil锁 , GIL锁再次发生竞争
(5)假设Thread1又抢到GIL，由于其有互斥锁Lock所以其可以继续修改共享数据data,当Thread1修改完数据释放互斥锁lock,
Thread2在获得GIL与lock后才可对data进行修改
