我正在尝试使用Rust来加速数据管道。管道中包含一些Python代码，我不想修改这些代码，所以我尝试使用rust-cpython和多线程从Rust中按原样运行它们。然而，性能并不是我所期望的，实际上它与在单个线程中按顺序运行Python代码是一样的。
通过阅读文档，我了解到，当调用以下代码时，实际上会得到一个指向单个Python解释器的指针，该解释器只能创建一次，即使您从多个线程分别运行它。

let gil = Python::acquire_gil();
    let py = gil.python();

如果是这样的话，这意味着Python GIL实际上也在阻止Rust中的所有并行执行。有没有办法解决这个问题？
下面是我的测试代码：

use cpython::Python;
use std::thread;
use std::sync::mpsc;
use std::time::Instant;

#[test]
fn python_test_parallel() {
    let start = Instant::now();

    let (tx_output, rx_output) = mpsc::channel();
    let tx_output_1 = mpsc::Sender::clone(&tx_output);
    thread::spawn(move || {
        let gil = Python::acquire_gil();
        let py = gil.python();
        let start_thread = Instant::now();
        py.run("j=0\nfor i in range(10000000): j=j+i;", None, None).unwrap();
        println!("{:27} : {:6.1} ms", "Run time thread 1, parallel", (Instant::now() - start_thread).as_secs_f64() * 1000f64);
        tx_output_1.send(()).unwrap();
    });

    let tx_output_2 = mpsc::Sender::clone(&tx_output);
    thread::spawn(move || {
        let gil = Python::acquire_gil();
        let py = gil.python();
        let start_thread = Instant::now();
        py.run("j=0\nfor i in range(10000000): j=j+i;", None, None).unwrap();
        println!("{:27} : {:6.1} ms", "Run time thread 2, parallel", (Instant::now() - start_thread).as_secs_f64() * 1000f64);
        tx_output_2.send(()).unwrap();
    });

    // Receivers to ensure all threads run
    let _output_1 = rx_output.recv().unwrap();
    let _output_2 = rx_output.recv().unwrap();
    println!("{:37} : {:6.1} ms", "Total time, parallel", (Instant::now() - start).as_secs_f64() * 1000f64);
}