没有 GIL 的 Python 中的隔离子解释器

Question

有PEP-554和PEP-684 。 两者都旨在支持线程级别的多个解释器。

有谁知道这些 PEP 是否至少在 Python 的实验或预发布版本（如 3.11）中实施？

我发现 Python 3.10（甚至可能是 3.9）在实验版本中具有这些功能。 如果您通过使用以下标志配置来构建 CPython：

./configure --with-experimental-isolated-subinterpreters

或者在编译所有.c文件时添加定义到编译命令：

#define EXPERIMENTAL_ISOLATED_SUBINTERPRETERS 1

我将启用此功能的请求发布到一个著名的项目中， 请参阅此处的问题。

在启用此功能后，我想我将能够在多个线程（而不是进程）中创建单独的解释器，这意味着我不再需要多处理。

不仅如此，当根据此功能描述使用多个解释器时，不需要单个 GIL，单独线程中的每个解释器都有自己的 GIL。 这意味着即使在线程内创建解释器，仍然使用所有 CPU 内核，就像在multiprocessing中一样。 当前的 Python 受 GIL 的影响只是因为它强制使用单个 CPU 内核，因此人们使用multiprocessing来克服这一点并使用所有 CPU 内核。

在描述这些功能时，据说作者必须手动修改 1500 static 和全局变量，将它们全部移动到线程 state 结构内的每个线程局部表中。

据推测，所有这些新功能现在只能从Python C API 使用。

如果这里有人知道如何使用这些隔离的子解释器功能，您能否提供一些 Python 代码或 C API 代码以及如何使用它们的详细示例？

具体来说，我对如何以使用所有 CPU 内核的方式使用解释器感兴趣，即我想知道如何避免使用单个 GIL，而是使用多个 GIL（实际上是本地锁，LIL）。 当然我想要内部线程，而不使用multiprocessing 。