Nahkampf mit der GIL: Eine einfache Anleitung zur Eroberung der Python-Parallelität

Nahkampf GIL

GIL existiert, um zu verhindern, dass nur ein Thread gleichzeitig Bytecode ausführt, und sorgt so für die Datenintegrität. Allerdings führt dies auch zu einer eingeschränkten Parallelität, da andere Threads in der Warteschlange stehen und warten müssen.

Weg zur Veröffentlichung von GIL

Es gibt mehrere Möglichkeiten, die GIL freizugeben, sodass andere Threads gleichzeitig ausgeführt werden können:

• Verwenden Sie C-Erweiterungen: Durch das Schreiben von C-Erweiterungsmodulen können Sie die GIL umgehen und dadurch die Leistung der Parallelität verbessern.
• Native Threads verwenden: Native Threads laufen auf der Betriebssystemebene und werden nicht durch die GIL eingeschränkt. Besondere Aufmerksamkeit muss jedoch den Thread-Sicherheitsproblemen gewidmet werden.
Coroutinen verwenden:
• Coroutinen werden im Benutzerbereich ausgeführt und können die Thread-Ausführung wechseln, um eine GIL-Behinderung zu vermeiden.
Multiprozess verwenden:
• Starten Sie mehrere Python-Prozesse. Jeder Prozess wird in einem unabhängigen Speicherbereich ausgeführt und ist nicht von GIL betroffen.

Demo-Code:

Lassen Sie uns verstehen, wie Sie die GIL über einen Democode veröffentlichen:

import threading
import time

# 使用原生线程
def worker():
for i in range(10):
print(i)
time.sleep(1)

# 使用 GIL 的线程
def gil_worker():
for i in range(10):
with threading.Lock():
print(i)
time.sleep(1)

# 启动原生线程
t1 = threading.Thread(target=worker)
t1.start()

# 启动 GIL 线程
t2 = threading.Thread(target=gil_worker)
t2.start()

Ausgabe:

0
1
2
...
9
0
1
2
...
9

In diesem Beispiel werden native Threads

gleichzeitig ausgeführt, da sie nicht an die GIL gebunden sind.

worker 可以与 GIL 线程 gil_worker

Best Practices

Verwenden Sie nach Möglichkeit C-Erweiterungen oder native Threads, um die Parallelität zu verbessern.

• Verwenden Sie GIL-Fäden sparsam und nur, wenn es unbedingt notwendig ist.
• Vermeiden Sie zeitaufwändige Vorgänge im GIL-Thread.
• Verstehen Sie die Einschränkungen der GIL und passen Sie Ihren Code nach Bedarf an.

Fazit

Der direkte Kampf gegen die GIL kann eine Herausforderung sein, aber wenn Sie diese Techniken beherrschen, können Sie das Parallelitätspotenzial von

Python

voll ausschöpfen. Durch die Veröffentlichung der GIL oder die Verwendung alternativer Methoden können Sie Single-Core-Einschränkungen überwinden und die Parallelitätsleistung von Python freisetzen, um leistungsfähigere, reaktionsfähigere Anwendungen zu erstellen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonNahkampf mit der GIL: Eine einfache Anleitung zur Eroberung der Python-Parallelität. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!