Python para todos

Threads
Los threads son un concepto similar a los procesos: también se trata de
código en ejecución. Sin embargo los threads se ejecutan dentro de un
proceso, y los threads del proceso comparten recursos entre si, como la
memoria, por ejemplo.
El sistema operativo necesita menos recursos para crear y gestionar los
threads, y al compartir recursos, el cambio de contexto es más rápido.
Además, dado que los threads comparten el mismo espacio de memoria
global, es sencillo compartir información entre ellos: cualquier
variable global que tengamos en nuestro programa es vista por todos
los threads.
El GIL
La ejecución de los threads en Python está controlada por el GIL
(Global Interpreter Lock) de forma que sólo un thread puede ejecutarse
a la vez, independientemente del número de procesadores con el que
cuente la máquina. Esto posibilita que el escribir extensiones en C para
Python sea mucho más sencillo, pero tiene la desventaja de limitar mucho
el rendimiento, por lo que a pesar de todo, en Python, en ocasiones
nos puede interesar más utilizar procesos que threads, que no sufren de
esta limitación.
Cada cierto número de instrucciones de bytecode la máquina virtual
para la ejecución del thread y elige otro de entre los que estaban esperando.
Por defecto el cambio de thread se realiza cada 10 instrucciones de
bytecode, aunque se puede modificar mediante la función sys.setcheckinterval.
También se cambia de thread cuando el hilo se pone a
dormir con time.sleep o cuando comienza una operación de entrada/
salida, las cuales pueden tardar mucho en finalizar, y por lo tanto, de no
realizar el cambio, tendríamos a la CPU demasiado tiempo sin trabajar
esperando a que la operación de E/S terminara.
Para minimizar un poco el efecto del GIL en el rendimiento de nuestra
aplicación es conveniente llamar al intérprete con el flag -O, lo que
hará que se genere un bytecode optimizado con menos instrucciones, y,
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