在扩展模块中对python的GIL进行解锁

在多线程环境下，python虚拟机按照以下方式运行：

   1. 设置GIL（全局解释器锁）

   2. 切换到一个线程中去

   3. 运行

        a. 指定数量的字节码的指令，或者

        b. 线程主动让出控制(可以条用time.sleep(0) )

   4. 把线程设置为睡眠模式

   5. 解锁GIL

   6. 再次重复以上步骤

调用C/C++扩展函数的时候，GIL会被锁定，直到这个函数结束。由于这期间没有python的字节码被运行，所以线程不会切换。

如果我在扩展模块中调用阻塞式地I/O函数，那么就会发生比较糟糕的事情。

比如说，我在扩展模块中接受网络数据，如果对端机器没有发送数据，那么我的整个Python程序就会阻塞到这一点，而且不会进行线程的切换。

如果发生这样的事情，python中的多线程机制就形同虚设了。 

 不过，python允许扩展模块自己对GIL进行解锁，方法如下： 

 解锁GIL的代码结构

Save the thread state in a local variable. 

Release the global interpreter lock. 

... Do some blocking I/O operation ... 

Reacquire the global interpreter lock. 

Restore the thread state from the local variable. 

 由于这个步骤十分通用，Python提供了宏以简化代码，如下：

Py_BEGIN_ALLOW_THREADS
... Do some blocking I/O operation ...
Py_END_ALLOW_THREADS

例如，如果我们在代码中使用了 getch 这个函数，那么我们的代码可以这么写：

# getch test
Py_BEGIN_ALLOW_THREADS
int key = getch();
Py_END_ALLOW_THREADS

这段代码会被扩展为如下：

 # getch test

PyThreadState *_save;

_save = PyEval_SaveThread();
int key = getch();
PyEval_RestoreThread(_save);