既然有GIL了那麼爲什麼在python中多線程編碼時候還需要加鎖？

GIL

由於 python 解釋器（Cpython interpreter）不是線程安全（thread-safe）的，所以 Cpython interpreter 的實現中使用了GIL（global interpreter lock)來阻止多線程同時在一個 pyobject 上操作。這裏所說的 “不是線程安全“ 是指Cpython interpreter在內存管理上不是線程安全的。比如，兩個線程同時增加一個 python object 的引用計數（內存管理用到），如果沒有GIL，那麼這個 python object 的 reference count 只會增加一次。因此，需要有這麼一個規則：只有獲得GIL的線程才能在 python object 上操作或者調用 python/c API 函數。
但是這麼以來，貌似在interpreter執行的python程序只能單線程串行執行了麼？不是，interpreter 爲了模擬併發執行（concurrency of execution），會去嘗試切換線程（詳情可參考sys.setswitchinterval()）， 鎖也會在當前線程block時候（例如讀寫文件等阻塞io情況下）釋放掉，以便讓給其他線程。interpreter 也會在執行夠一定數量（通常是100）的 opcode 後釋放鎖。

例子

import threading
import time

total = 0
lock = threading.Lock()

def increment_n_times(n):
    global total
    for i in range(n):
        total += 1

def safe_increment_n_times(n):
    global total
    for i in range(n):
        lock.acquire()
        total += 1
        lock.release()

def increment_in_x_threads(x, func, n):
    threads = [threading.Thread(target=func, args=(n,)) for i in range(x)]
    global total
    total = 0
    begin = time.time()
    for thread in threads:
        thread.start()
    for thread in threads:
        thread.join()
    print('finished in {}s.\ntotal: {}\nexpected: {}\ndifference: {} ({} %)'
           .format(time.time()-begin, total, n*x, n*x-total, 100-total/n/x*100))

reference

https://wiki.python.org/moin/GlobalInterpreterLock
https://docs.python.org/3/c-api/init.html#thread-state-and-the-global-interpreter-lock
https://stackoverflow.com/questions/40072873/why-do-we-need-locks-for-threads-if-we-have-gil