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在多核 CPU 环境下，对于不同类型的计算任务，使用 Pyt

[单选题]

在多核 CPU 环境下，对于不同类型的计算任务，使用 Python 的 `threading` 模块创建多线程来执行时，以下哪种说法最准确地描述了全局解释器锁（GIL）带来的影响？

对于 CPU 密集型任务，多线程能有效利用多核优势，通过并行计算显著提升执行效率。

对于 I/O 密集型任务（如网络请求、文件读写），多线程能通过并发执行，在等待 I/O 时切换线程，从而显著提升整体吞吐量。

GIL 的存在使得任何 Python 程序，无论是 CPU 密集型还是 I/O 密集型，都无法从多线程中获得任何性能提升。

GIL 只在 CPython 解释器中存在，如果使用 Jython 或 IronPython，CPU 密集型任务的多线程执行效率会与 I/O 密集型任务相同。

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愉快的柯基就要上岸了

这个GI L考的很多啊有什么别的熟悉的记忆方法吗

发表于 2025-11-05 10:23:13 回复(0)

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Python

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