Python GIL (Global Interpreter Lock): Aufdecken der Prinzipien und Auswirkungen auf die Leistung dahinter

python GIL (Global Interpreter Lock) ist ein wichtiger Mechanismus in Python, der einschränkt, dass nur ein Thread gleichzeitig Python-Bytecode ausführen kann. Dies dient hauptsächlich dazu, die Stabilität des Python-Interpreters sicherzustellen, da die Speicherverwaltungs- und Garbage-Collection-Mechanismen von Python Single-Threaded sind. Wenn mehrere Threads gleichzeitig Python-Bytecode ausführen dürfen, kann es zu Speicherbeschädigungen oder anderen unvorhersehbaren Fehlern kommen.

Das Prinzip von GIL ist relativ einfach. Es handelt sich um eine Sperre, die vom Python-Interpreter verwaltet wird. Wenn ein Thread Python-Bytecode ausführt, erhält er die GIL. Wenn andere Threads Python-Bytecode ausführen möchten, müssen sie auf die Freigabe der GIL warten. Wenn die GIL freigegeben wird, können andere Threads die GIL erhalten und Python-Bytecode ausführen.

Die Existenz von GIL hat einen großen Einfluss auf die

Multithreading-Leistung von Python. Aufgrund von GIL-Einschränkungen kann nur ein Thread gleichzeitig Python-Bytecode ausführen, sodass die Vorteile von Multi-Core-CPUs nicht vollständig genutzt werden können. Insbesondere wenn der Python-Code eine große Anzahl von E/A-Vorgängen enthält, da E/A-Vorgänge normalerweise den Prozess blockieren und die GIL-Freigabe verursachen, können andere Threads Python-Bytecode ausführen, sodass die Leistung von Multithreading verbessert wird offensichtlich. Um die Einschränkungen von GIL zu überwinden, können die folgenden Methoden verwendet werden:

Multiprozess verwenden
• . Multiprocessing ist ein einfacherer Parallelitätsmechanismus, der es mehreren Prozessen ermöglicht, verschiedene Aufgaben gleichzeitig auszuführen. Da Prozesse unabhängig voneinander sind, gibt es keine GIL-Einschränkungen. Der Aufwand für die Erstellung und Zerstörung von Multiprozessen ist jedoch größer als der von Multithreads, sodass er nur für die Verarbeitung einiger relativ unabhängiger Aufgaben geeignet ist. Verwenden Sie Coroutinen. Coroutinen sind ein einfacher Parallelitätsmechanismus, der die abwechselnde Ausführung mehrerer Aufgaben ermöglicht. Der Switching-Overhead von Coroutinen ist viel geringer als der von Threads, sodass die Vorteile von Multi-Core-CPUs besser genutzt werden können. Allerdings unterscheidet sich das „Programmiermodell“ von Coroutinen vom herkömmlichen Thread-Programmiermodell und erfordert daher einen gewissen „Lernaufwand“.
• Verwenden Sie Cython. Cython ist ein Tool, das Python-Code in C-Code kompilieren kann. C-Code kann in mehreren Threads ausgeführt werden, sodass die Verwendung von Cython GIL-Einschränkungen umgehen kann. Die Verwendung von Cython erfordert jedoch gewisse Grundlagen in der C-Sprachprogrammierung und ein gewisses Verständnis der zugrunde liegenden Prinzipien der Python-Virtual-Maschine.
Zusammenfassend ist Python GIL ein wichtiger Mechanismus in Python, der einen großen Einfluss auf die Multithread-Leistung von Python hat. Sie können die Multithread-Leistung von Python verbessern, indem Sie die Einschränkungen der GIL überwinden, indem Sie Methoden wie Multi-Processing, Coroutinen oder Cython verwenden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython GIL (Global Interpreter Lock): Aufdecken der Prinzipien und Auswirkungen auf die Leistung dahinter. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!