怎样在一个进程的不同线程里开不同的python解释器
【怎样在一个进程的不同线程里开不同的python解释器】 Python的确有一个接口可以创建新的解释器（ Py_NewInterpreter），然而这个接口仍然受GIL的控制，所以我觉得你的思路应该是不可行的。另外，虽然官方说新建的解释器 almost separate，但你很难判断到底哪些内容是不separate的。我的意见是，你与其去踩这个大坑，不如老老实实用多进程的模型去实现，再说多进程之间传递数据也没有复杂到哪里去。
■网友
你想要做的事情等价于 “打造一个无 GIL 的 Python 解释器”。
所以首先你需要做完第一步，写出来一个去除掉 GIL 的 Python 解释器，然后就可以实现你想要的效果了。
否则，不可能！
■网友
如果你想用python写代码，那么计算部分就无法并行，gil是绕不开的。一般是主程序用python，计算密集部分用cython实现，实际上就是c++，并行计算完毕后返还结果给python。总结一下就是，计算密集的程序用c++，c#，java内存密集的程序用c++那么python能干啥？他可以做i/o密集的，比如dropbox。至于大型项目python一般做个前端接口。如果你有钱，你可以买带spark的服务器，代码用python，随便你并行，但是需要购买很多台电脑哟。
■网友
如果是用 CPython 的话，不用继续深入考虑了，因为 CPython 实现中，会有大量的全局变量，在同一个进程内，就算有办法开多实例，这些全局变量指向的也是相同的内存区域，导致多个 CPython 没有办法同时地正确运行。
不过有很多语言的实现，是可以像你想的这样，可以在一个进程内创建多个实例的。比较著名的就是 lua，需要自己的代码创建一个 state 的结构体，所有类似 CPython 的全局变量，都会挂在上面。其他类似实现的有 mruby，原理一样。
■网友
请问楼主对这个问题的调研怎么样了？我这边也遇到同样的问题，和你同样的想法，因为有大量的词典文件数据，所以不大方便使用多进程方式，想到的解决方法和你的想法一样，不知道可行否？
或者是否可以使用c++不同进程之间的共享内存，这样可以在不同的进程之间只加载一份词典（多个词典文件，文件若干个G）而多个进程使用同一块共享内存，这样既可以在不同进程中使用不同的GIL，也可以避免占用过多内存？
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