Python GIL-Alternative: Die Grenzen der Multithread-Programmierung erweitern

python GIL (Global Interpreter Lock) ist ein Mechanismus, der verhindert, dass mehrere Threads gleichzeitig Bytecode ausführen. Es macht das Threading des Python-Interpreters sicher, führt aber auch zu einer schlechten Multithread-Programmierleistung. Um die Einschränkungen der GIL zu überwinden, wurden verschiedene Alternativen vorgeschlagen, von denen einige in den Python-Interpreter integriert wurden und andere als Bibliotheken von Drittanbietern bereitgestellt werden. 1. Einschränkungen von GIL Python GIL ist eine Mutex-Sperre, die sicherstellt, dass nur ein Thread gleichzeitig Python-Bytecode ausführen kann. Dadurch wird verhindert, dass mehrere Threads gleichzeitig dasselbe Objekt ändern, was zu Datenwettläufen führt. Allerdings hat die GIL auch negative Auswirkungen auf die Leistung der Multithread-Programmierung. Da die GIL nur einem Thread die gleichzeitige Ausführung von Bytecode erlaubt, müssen andere Threads in der Schlange stehen, was zu ernsthaften Leistungsengpässen führen kann. 2. GIL-Alternative

Um die Einschränkungen von GIL zu beseitigen, wurden verschiedene Alternativen vorgeschlagen. Diese Lösungen sind hauptsächlich in zwei Kategorien unterteilt: Eine ist in den Python-Interpreter integriert und die andere wird als Bibliothek eines Drittanbieters bereitgestellt.

1. GIL-Alternative in den Python-Interpreter integriert

Zwei in den Python-Interpreter integrierte GIL-Alternativen:

Thread Local Storage (TLS): TLS ermöglicht es jedem Thread, über eine eigene Kopie lokaler Variablen zu verfügen, wodurch der Wettbewerb um gemeinsam genutzte Daten vermieden wird. Dies kann die Leistung der Multithread-Programmierung verbessern, erhöht aber auch die Speichernutzung.

Concurrent programming

Tools

Paket (concurrent.futures): Das concurrent.futures-Modul bietet eine Reihe von Tools für die

concurrent

Programmierung, einschließlich
• Thread-Pool
und Prozesspool. Thread-Pools können zur Verwaltung der Erstellung und Zerstörung von Threads verwendet werden, während Prozesspools zur Verwaltung der Erstellung und Zerstörung von Prozessen verwendet werden können. Beide Tools können die Leistung der Multithread-Programmierung verbessern.
• 2. GIL-Alternativen, die von Bibliotheken Dritter bereitgestellt werden Zusätzlich zu den im Python-Interpreter integrierten GIL-Alternativen gibt es einige Bibliotheken von Drittanbietern, die ebenfalls GIL-Alternativen bereitstellen. Zu diesen Bibliotheken gehören:
Cython: Cython ist ein Compiler, der Python-Code in C-Code kompiliert. C-Code kann parallel ausgeführt werden, sodass die Verwendung von Cython die Leistung der Multithread-Programmierung in Python verbessern kann.

Numba: Numba ist ein Compiler, der Python-Code in Maschinencode kompiliert. Maschinencode kann auch parallel ausgeführt werden, sodass der Einsatz von Numba auch die Leistung der Multithread-Programmierung in Python verbessern kann. PyPy: PyPy ist ein Interpreter, der die Python-Sprache implementiert. PyPy verwendet eine andere GIL-Implementierung, die die Leistung der Multithread-Programmierung verbessert.

3. Wählen Sie die richtige GIL-Alternative
• Bei der Auswahl einer GIL-Alternative sind mehrere Faktoren zu berücksichtigen:
Anwendungsmerkmale: Einige GIL-Alternativen sind für bestimmte Anwendungsarten besser geeignet. TLS eignet sich beispielsweise besser für Anwendungen mit weniger Datenrennen, während Toolkits für die gleichzeitige Programmierung besser für Anwendungen mit mehr Datenrennen geeignet sind.

Leistungsanforderungen Ihrer Anwendung: Es gibt GIL-Alternativen, die eine höhere Leistung bieten, aber möglicherweise mehr Speicher oder eine komplexere Programmierung erfordern. Kompatibilitätsanforderungen für Anwendungen: Einige GIL-Alternativen sind möglicherweise nicht mit bestimmten Python-Bibliotheken oder

Frameworks

kompatibel.

• Nachdem Sie diese Faktoren abgewogen haben, können Sie eine geeignete GIL-Alternative auswählen, um die Leistung der Python-Multithread-Programmierung zu verbessern.
• 4. Democode
• Der folgende Democode zeigt, wie Sie das Modul concurrent.futures verwenden, um die Leistung der Python-Multithread-Programmierung zu verbessern:

import concurrent.futures

# 要执行的任务列表
tasks = [1, 2, 3, 4, 5]

# 使用线程池执行任务
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
# 使用map()方法并行执行任务
results = executor.map(lambda x: x * x, tasks)

# 打印结果
print(results)

Dieser Code verbessert die Leistung des Programms, indem er einen Thread-Pool verwendet, um Aufgaben parallel auszuführen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython GIL-Alternative: Die Grenzen der Multithread-Programmierung erweitern. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!