Python G
GIL 的性能瓶颈你早听说了，但真正动手跑一遍测试，感受差距，体验还是挺不一样的。《再谈 Python 的 GIL》这个测试用例就比较适合用来练练手，里头有多线程模拟、Cython 扩展，还有 Makefile 一键构建，配套也还挺齐。
count.py是主角，模拟了个多线程计数场景，纯 Python 跑一遍，Cython 优化后再跑一遍，性能区别一目了然。
utility.pyx是个 Cython 文件，用了 C 的数据类型来绕过 GIL，能让多线程真正在多核上并行跑，这点在 CPU 密集型任务里管用。
编译用的命令也不复杂：python setup.py build_ext --inplace。运行前记得装好 Cython，不然编译会报错。还有个Setup.py，项目的安装配置就靠它了，里面指定了怎么编译utility.pyx。
Makefile 也挺方便的，懒得记命令行参数，直接跑make就行了。适合刚入门 Cython 或者想实测 GIL 影响的同学，别光看理论，实际跑一次，理解才会更深。
如果你之前写 Python 多线程总觉得性能上不去，可以拿这个项目跑一遍，思路就清晰了。
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