在Python中，全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）是一种机制，它确保在任何给定时间点，只有一个线程在解释器中执行字节码指令。这就意味着，在多线程程序中，由于GIL的存在，一次只能有一个线程执行Python字节码，从而限制了多线程程序的并行性能。
然而，有一些方法可以避开GIL的限制，包括：
使用多进程：由于每个进程都有自己的解释器和GIL，因此使用多个进程可以实现真正的并行执行。可以使用multiprocessing模块来创建和管理多个进程。
使用C扩展模块：编写一些关键部分的代码，如计算密集型任务，使用C语言编写，并将其作为Python的扩展模块导入。由于C扩展模块不受GIL的限制，可以在其中实现真正的并行性能。
使用异步编程：使用异步编程模型，如asyncio库，可以避免由于GIL导致的线程切换开销。通过使用事件循环和协程，可以实现高性能的并行执行。
使用并行计算库：使用一些专门用于并行计算的库，如joblib或dask，可以在多个CPU核心上并行执行计算密集型任务。这些库会自动处理GIL的限制。
需要注意的是，避开GIL的方法并不适用于所有情况。在某些情况下，GIL是必需的，例如在涉及到共享资源的情况下，如对文件或网络的访问。在这种情况下，需要使用线程同步机制，如锁或信号量，来确保数据的正确访问。