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在 CPython 解释器中，由于全局解释器锁（GIL）的存

[单选题]

在 CPython 解释器中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程并不能在多核 CPU 上实现真正的并行计算。在下列哪种场景中，使用 `threading` 模块进行多线程改造最有可能获得显著的性能提升？

对一个包含百万个整数的列表，计算每个整数的平方值。

从多个不同的 URL 并发下载网页内容。

递归计算斐波那契数列的第 50 项。

对一个大型字符串进行复杂的正则表达式匹配和替换。

查看正确选项

准备进厂的小师弟很讨厌吃香菜

在CPython解释器中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程在CPU密集型任务中无法实现真正的并行计算，因为GIL只允许一个线程同时执行Python字节码。然而，在I/O密集型任务中，线程在等待I/O操作（如网络请求）时可以释放GIL，从而允许多个线程并发运行，实现性能提升。

发表于今天 13:59:07 回复(0)

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Python

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