GIL计算python 2 和 python 3 计算密集型

首先我画了一张图来表示GIL运行的方式:

Python 3执行如下计算代码:
#-*-conding:utf-8-*-
import threading 
import time
def add():
    n = 1
    for i in range(1000000):
        n += i
    print('加法结果',n)
 
def multiplication():
    m = 1
    for i in range(1,100000):
        m *= i
    print('乘法结果:',m)
 
now = time.time()
t1 = threading.Thread(target=add)
t2 = threading.Thread(target=multiplication)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
end = time.time() - now
print('上面2个线程总共运行时间:',end)

结果:

　　# 加法结果 499999500001
　　# 乘法结果: 结果太长省去了
　　# 上面2个线程总共运行时间: 27.660937547683716

Python 2中计算如上代码:

结果:

　　# 加法结果 499999500001
　　# 乘法结果: 结果太长省去了
　　# 上面2个线程总共运行时间: 29.212000131607056

总结:
   2个运行执行时间差不多
但是:
　　在计算密集型中,CPU涉及到轮询切换,时间会耗费更惨