Die Todeszelle der GIL: Parallelitätsgrenzen durchbrechen und Python befreien

Brechen Sie die FesselnSchloss von Python

GIL Der Global Interpreter Lock (GIL) von

Python ist ein Schutzmechanismus, der verhindert, dass mehrere Threads gleichzeitig Bytecode ausführen. Es stellt zwar die Threading-SicherheitSicherheitdes Python-Interpreters sicher, geschieht dies jedoch auf Kosten der Parallelität, insbesondere bei CPU-intensiven Aufgaben.

Um GIL-Beschränkungen zu umgehen, haben Sie mehrere Möglichkeiten:

Multi-Threading

Multi-Threading ermöglicht die Erstellung paralleler Threads innerhalb eines einzelnen Python-Prozesses. Obwohl die GIL immer noch verhindert, dass Threads gleichzeitig Python-Bytecode ausführen, können sie I/O-Vorgänge ausführen, C-Erweiterungen ausführen oder nativen Code gleichzeitig ausführen.

Demo-Code:

import threading

def io_bound_task():
with open("large_file.txt", "r") as f:
data = f.read()

def cpu_bound_task():
for i in range(1000000):
i * i

threads = []
threads.append(threading.Thread(target=io_bound_task))
threads.append(threading.Thread(target=cpu_bound_task))

for thread in threads:
thread.start()

for thread in threads:
thread.join()

In diesem Beispiel ist io_bound_task 是 I/O 密集型的，cpu_bound_task CPU-intensiv. Da die GIL E/A-Vorgänge nicht blockiert, können zwei Threads gleichzeitig ausgeführt werden.

Prozess

Im Gegensatz zu Threads sind Prozesse gleichzeitige Einheiten auf Betriebssystemebene. Sie verfügen über eigenen Speicherplatz und Betriebssystemressourcen und sind daher nicht durch die GIL eingeschränkt.

Demo-Code:

import multiprocessing

def cpu_bound_task(n):
for i in range(1000000):
i * i

if __name__ == "__main__":
processes = []
for i in range(4):
processes.append(multiprocessing.Process(target=cpu_bound_task, args=(i,)))

for process in processes:
process.start()

for process in processes:
process.join()

In diesem Beispiel haben wir 4 Prozesse erstellt, von denen jeder eine CPU-intensive Aufgabe ausführt. Da die GIL auf einen einzelnen Prozess beschränkt ist, können diese Aufgaben parallel ausgeführt werden.

Asynchrone

Programmierung

Asynchrone Programmierung ist ein nicht blockierendes Programmierparadigma, das das Auslösen von Ereignissen ermöglicht, ohne auf Ergebnisse warten zu müssen. Es verwendet Techniken wie Ereignisschleifen und Rückrufe, sodass mehrere Aufgaben parallel ausgeführt werden können, selbst wenn sie über GIL-Sperren verfügen.

Demo-Code:

import asyncio

async def io_bound_task():
reader, writer = await asyncio.open_connection("example.com", 80)
writer.write(b"GET / Http/1.1

")
data = await reader.read(1024)
print(data.decode())

async def main():
await asyncio.gather(io_bound_task(), io_bound_task())

asyncio.run(main())

In diesem Beispiel verwenden wir die Asyncio-Bibliothek, um zwei E/A-intensive Aufgaben auszuführen. Da Asyncio eine Ereignisschleife verwendet, können diese Aufgaben gleichzeitig ausgeführt werden, auch wenn sie über GIL-Sperren verfügen.

Fazit

Durch die Nutzung von Multithreading, Prozessen und asynchronen Programmiertechniken können wir die Einschränkungen der GIL überwinden und das Parallelitätspotenzial von Python freisetzen. Dies ist entscheidend, um die Leistung bei CPU-intensiven Aufgaben zu verbessern und die Skalierbarkeit großer Anwendungen zu verbessern. Die Wahl des besten Ansatzes hängt von den spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung und den verfügbaren Ressourcen ab.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Todeszelle der GIL: Parallelitätsgrenzen durchbrechen und Python befreien. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!