Lesen Sie Python GIL in einem Artikel: Multithread-Programmierung einfacher machen

python GIL (Global Interpreter Lock) ist ein Mechanismus, der es nur einem Thread ermöglicht, Python-Bytecode gleichzeitig auszuführen. Dies trägt dazu bei, dass der Python-Interpreter in einer Multithread-Umgebung keine Probleme hat, bedeutet aber auch, dass Multithread-Python-Programme nicht wirklich parallel ausgeführt werden können. GIL ist ein sehr wichtiges Konzept, da es einen großen Einfluss auf die Multithread-Leistung von Python hat. Wenn ein Python-Programm mehrere Threads verwendet, verhindert die GIL, dass diese Threads tatsächlich parallel ausgeführt werden. Das bedeutet, dass ein Python-Programm, selbst wenn es mehrere Threads hat, jeweils nur einen Thread ausführen kann.

GIL existiert aus mehreren Gründen. Erstens verhindert es, dass mehrere Threads gleichzeitig auf dasselbe Python-Objekt zugreifen, was zu Datenbeschädigungen führt. Zweitens vereinfacht es die Implementierung des Python-Interpreters. Wenn sich der Python-Interpreter nicht mit Multithreading (Parallelität) befassen müsste, wäre seine Implementierung viel einfacher.

Obwohl die GIL verhindert, dass Multithread-Python-Programme tatsächlich parallel ausgeführt werden, bedeutet dies nicht, dass Multithread-Python-Programme nutzlos sind. In einigen Fällen kann die Verwendung von Multithread-Python-Programmen die Leistung des Programms dennoch verbessern. Wenn ein Python-Programm beispielsweise viele E/A-Vorgänge ausführen muss, kann die Verwendung mehrerer Threads die Leistung des Programms verbessern. Dies liegt daran, dass E/A-Vorgänge normalerweise blockierend sind, was bedeutet, dass andere Threads die Ausführung fortsetzen können, während ein Thread einen E/A-Vorgang ausführt. Das Folgende ist ein Beispiel für ein Python-Programm, das Multithreading verwendet:

import threading

def worker():
# Do some work

threads = []
for i in range(10):
thread = threading.Thread(target=worker)
threads.append(thread)
thread.start()

for thread in threads:
thread.join()

Dieses Programm erstellt 10 Threads und startet diese Threads dann. Jeder Thread führt die gleiche Funktion aus, erledigt etwas Arbeit und kehrt dann zurück. Der Hauptthread wartet, bis die Ausführung aller Threads abgeschlossen ist, bevor er fortfährt.

Dieses Programm kann 10 Threads parallel ausführen, aber aufgrund der Existenz von GIL können diese Threads nicht wirklich parallel ausgeführt werden. Dies bedeutet, dass dieses Programm, selbst wenn es mehrere Threads hat, jeweils nur einen Thread ausführen kann.

Wenn Sie das Problem der GIL lösen möchten, können Sie die folgenden Methoden verwenden: worker()。函数 worker()

Verwenden Sie Multi-Processing statt Multi-Threading. Mehrere Prozesse sind von der GIL nicht betroffen und können daher in echter Parallelität ausgeführt werden.

Verwenden Sie eine GIL-freie Python-Implementierung wie Cython oder PyPy. Diese Implementierungen nutzen die GIL nicht und können daher wirklich parallel ausgeführt werden.

Verwenden Sie GIL mit Vorsicht. Vermeiden Sie beispielsweise die Ausführung lang andauernder Vorgänge, während die GIL gehalten wird.
• Insgesamt ist GIL ein sehr wichtiges Konzept, da es einen großen Einfluss auf die Multithread-Leistung von Python hat. Wenn ein Python-Programm mehrere Threads verwendet, verhindert die GIL, dass diese Threads tatsächlich parallel ausgeführt werden. Das bedeutet, dass ein Python-Programm, selbst wenn es mehrere Threads hat, jeweils nur einen Thread ausführen kann.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLesen Sie Python GIL in einem Artikel: Multithread-Programmierung einfacher machen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!