相关概念
解释器
Python 解释器的主要作用是将我们在 .py 文件中写好的代码交给机器去执行，比较常见的解释器包括如下几种：
CPython：官方解释器，我们从官网下载安装后获得的就是这个解释器，它使用 C 语言开发，是使用范围最广泛的 Python 解释器。
Jython：由 Java 编写，它可以将 Python 代码编译成 Java 字节码，再由 JVM 执行对应的字节码。
IronPython：与 Jython 类似，它由 C# 编写，是运行在 .Net 平台上的解释器。
IPython：基于 CPython 的一个交互式解释器，它主要增强了 CPython 的交互方式。
PyPy：采用了 JIT 技术，它是一个关注执行速度的 Python 解释器，该解释器可以明显提升 Python 代码的执行速度。
GIL
GIL 全称 global interpreter lock，中文译为全局解释器锁，CPython 解释器就是通过 GIL 机制来确保同一时刻只有一个线程执行 Python 代码的，这样做十分方便的帮助 CPython 解决了并发访问的线程安全问题，但却牺牲了在多处理器上的并行性，所以 CPython 解释器下的多线程并不是真正意义上的多线程。
我们可能会有一个疑问：既然 CPython 解释器使用 GIL 机制牺牲了多线程的并行性，那么把 GIL 去掉换用其他方式实现不行吗？在说这个问题之前，我们先简单了解一下基本情况：最初因 GIL 可以简单、快捷的解决多线程并发访问的安全问题选择了这种机制，随后又有大量的代码库开发者开始依赖这种特性，随之时间的推移，人们开始意识到了并行性的问题，但这时已经到了尾大不掉的程度了，所以现实情况是：尽管可以去掉 GIL，但工程量太大了。
