Das Gegenmittel zur GIL: Das Geheimrezept zur Entfesselung der Parallelität in Python

In der Welt von Python war die GIL (Global Interpreter lock) schon immer ein Hindernis, das die Parallelität einschränkt. Es zwingt den PythonInterpreter, jeweils nur einen Thread auszuführen, was die Nutzung von Mehrkernprozessoren behindert und den Programmdurchsatz begrenzt. Mit dem Wachstum des Python-Ökosystems sind jedoch mehrere Techniken entstanden, um die GIL zu umgehen und das Potenzial der Parallelität von Python freizusetzen.

Coroutinen: leichte Parallelität

Coroutinen sind ein leichter Parallelitätsmechanismus, der die gleichzeitige Ausführung mehrerer Funktionen ermöglicht, ohne separate Threads zu erstellen. Sie tun dies, indem sie während der Funktionsausführung pausieren und fortfahren. Zu den Vorteilen von Coroutinen gehören:

• Leicht: Coroutinen haben weniger Overhead als Threads.
• Zusammensetzbarkeit: Coroutinen können einfach zusammengesetzt werden, um komplexe gleichzeitige Anwendungen zu erstellen.

import asyncio

async def coro1():
print("协程1")

async def coro2():
print("协程2")

async def main():
tasks = [coro1(), coro2()]
await asyncio.gather(*tasks)

Asynchrone E/A: nicht blockierender Betrieb

Asynchrone E/A ermöglicht es Programmen, E/A-Vorgänge auszuführen, ohne den Hauptthread zu blockieren. Wenn der E/A-Vorgang abgeschlossen ist, wird das Programm über einen Rückruf oder eine Ereignisschleife benachrichtigt. Zu den asynchronen E/A-Technologien gehören:

• asyncio: Ein Framework in der Python-Standardbibliothek zum Schreiben asynchroner Anwendungen.
• uvloop: Eine Alternative zu Asyncio, die eine bessere Leistung und Skalierbarkeit bietet.

import asyncio

async def main():
reader, writer = await asyncio.open_connection("example.com", 80)
...# 进行网络操作

Multiprocessing: echte Parallelität

Multiprocessing ermöglicht es Ihnen, mehrere Python-Instanzen in verschiedenen Prozessen zu erstellen und auszuführen. Während die GIL immer noch in jedem Prozess vorhanden ist, kann Multiprocessing sie umgehen und die Vorteile mehrerer Kerne nutzen. Das Multiprocessing-Modul bietet die folgende Funktionalität:

• Pool: Erstellen und verwalten Sie mehrere Arbeitsprozesse.
• Manager: Speicher zwischen mehreren Prozessen teilen.

import multiprocessing

def worker(num):
print(f"工作进程 {num}")

if __name__ == "__main__":
p = multiprocessing.Pool(processes=4)
p.map(worker, range(4))

Fazit

Durch Coroutinen, asynchrone E/A und Multiprocessing können wir das Potenzial der Python-Parallelität erschließen und die Einschränkungen der GIL überwinden. Diese Technologien ermöglichen es uns, reaktionsschnellere Anwendungen zu schreiben, die Vorteile von Mehrkernprozessoren zu nutzen und Lösungen für eine Vielzahl von Parallelitätsanforderungen bereitzustellen. Da das Python-Ökosystem weiter wächst, erwarten wir eine weitere Verfeinerung dieser Technologien, wodurch Python zu einer leistungsfähigeren und vielseitigeren Sprache für die gleichzeitige Programmierung wird.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDas Gegenmittel zur GIL: Das Geheimrezept zur Entfesselung der Parallelität in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!