能，但仅限threading+纯python计算且线程数≥核心数；调用numpy等c扩展则无效；需--enable-nogil编译；全局变量须显式加锁；未适配py_nogil的c扩展会崩溃。
Python 3.13+ nogil 分支实测：多线程 CPU 密集型任务真能快起来？
能，但只在特定条件下——必须用 threading + 纯 Python 计算（无 C 扩展阻塞），且线程数 ≥ CPU 核心数。一旦调用 numpy、requests 或任何带 GIL 锁的 C 函数，加速立刻归零。
实测用 pyperf 跑 4 线程斐波那契（fib(36)），nogil 分支比标准 3.13 快 3.7×；但换成 np.dot 矩阵乘法，两者几乎没差别——因为 NumPy 内部早释放了 GIL，nogil 改动不生效。
- 必须用
--enable-nogil编译源码，预编译二进制（如 python.org 下载包）默认不启用 -
threading.Thread启动后才真正脱离 GIL 竞争，concurrent.futures.ThreadPoolExecutor可用，但multiprocessing无收益（进程本就不共享 GIL） - IO 密集型任务（如文件读写、HTTP 请求）不受影响——它们本来就会主动让出 GIL
nogil 下 threading.Lock 还安全吗？
安全，但行为变了：它不再只是“防止多线程同时进临界区”，而是变成真正的 OS 级互斥锁，开销略增。以前靠 GIL 隐式保护的全局变量，现在必须显式加锁，否则大概率出错。
比如这段代码在 nogil 下会崩：
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counter = 0
def worker():
global counter
for _ in range(100000):
counter += 1 # 不是原子操作！nogil 下竞态直接暴露修复方式就是加 threading.Lock：
lock = threading.Lock()
def worker():
global counter
for _ in range(100000):
with lock:
counter += 1-
threading.RLock、threading.Condition全部可用，语义不变 - 别依赖
sys.setswitchinterval来“控制”线程切换——nogil 下这个函数已废弃，调用会抛RuntimeError - 第三方库若内部用
Py_BEGIN_ALLOW_THREADS手动释放 GIL（如早期lxml），现在可能因重复释放触发崩溃，需确认其是否适配 nogil
哪些 C 扩展在 nogil 分支里会挂掉？
所有没适配 PY_NOGIL 宏、还直接操作 Python C API 对象（如 PyList_Append、PyObject_GetAttrString）的扩展都会 segfault。不是“慢”，是根本跑不起来。
典型报错：Segmentation fault (core dumped) 或 SystemError: bad argument to internal function。调试时看到堆栈停在 PyFrame_New 或 _PyEval_EvalFrameDefault 就基本可判定。
- 已知不兼容：旧版
cryptography（psycopg2（pycurl（ - 已适配：
numpy（≥1.26）、pillow（≥10.0）、zlib（CPython 自带模块已更新） - 检查方法：运行
python -c "import your_module; print(your_module.__file__)"，再用nm -D your_module.cpython-*.so | grep Py看是否调用高危 API
从开发到部署，nogil 分支最易忽略的三件事
不是“换解释器就能提速”，落地时卡点很具体。
- CI/CD 流水线必须重编译 Python，不能复用官方镜像——Dockerfile 得加
./configure --enable-nogil && make -j$(nproc) -
pip install二进制轮子（.whl）大概率不兼容，得强制源码安装：pip install --no-binary=:all: numpy - 监控工具如
psutil、py-spy需升级到支持 nogil 的版本，否则采样时会误判线程状态，显示“大量线程 blocked in unknown”
真正麻烦的从来不是“能不能跑”，而是你不知道哪行看似正常的代码，正踩在 nogil 和旧 C API 的裂缝上。
