Schatten der GIL: Erkundung der Schattenseiten der Python-Parallelität

Die Essenz von GIL

GIL ist eine Mutex-Sperre, die verwendet wird, um den Zugriff auf zugrunde liegende C-Python-Interpreterobjekte innerhalb des Python-Interpreters zu serialisieren. Es sorgt für Thread-Sicherheit, indem verhindert wird, dass mehrere Threads gleichzeitig gemeinsam genutzte Datenstrukturen ändern. Wenn ein Thread die GIL erwirbt, hat er exklusiven Zugriff auf den Interpreter und andere Threads müssen warten, bis die GIL freigegeben wird. Auswirkungen von GIL GIL hat einen erheblichen Einfluss auf die Parallelität von Python. Da nur ein Thread gleichzeitig Bytecode ausführen kann, werden andere Threads blockiert und können nicht gleichzeitig ausgeführt werden, wenn ein Thread intensive Berechnungen ausführt. Dies ist insbesondere auf Mehrkernsystemen problematisch, da nur ein Kern zum Ausführen von Python-Code genutzt werden kann. Demo GIL

Der folgende Code demonstriert die Auswirkungen der GIL auf die Python-Parallelität:

import threading
import time

def worker():
while True:
# 模拟计算密集型操作
time.sleep(0.1)

# 创建多个线程并启动它们
threads = []
for i in range(4):
thread = threading.Thread(target=worker)
threads.append(thread)
thread.start()

# 等待所有线程完成
for thread in threads:
thread.join()

Ohne GIL laufen alle 4 Threads gleichzeitig und nutzen alle verfügbaren Kerne. Aufgrund der GIL werden diese Threads jedoch serialisiert, was zu Leistungseinbußen führt.

GIL umgehen

Während die GIL die echte Parallelität in Python einschränkt, gibt es mehrere Techniken, mit denen Sie dies umgehen können:

Mehrere Prozesse:

Erstellen Sie mehrere Python-Prozesse, jeder mit seiner eigenen GIL, was eine echte parallele Ausführung ermöglicht.

Parallelitätsbibliotheken von Drittanbietern: Verwenden Sie Bibliotheken von Drittanbietern wie asyncio

, Gevent oder Tornado, die unter Umgehung der GIL ihr eigenes Parallelitätsmodell bereitstellen.

Cython:
• Kompiliert Python-Code in C-Erweiterungen und ermöglicht so GIL-agnostische Parallelität.
• Alternativen Zusätzlich zu Techniken zur Umgehung der GIL gibt es Alternativen für die Parallelität in Python:
• Coroutinen: Verwenden Sie Coroutinen, um das Anhalten und Fortsetzen mehrerer Aufgaben im selben Thread zu ermöglichen und so Pseudo-Parallelität zu erreichen.

Ereignisgesteuerte Programmierung: Verwenden Sie ein ereignisgesteuertes Framework

wie Asyncio, um Aufgaben zu planen und auszuführen, wenn verfügbare Ereignisse auftreten.

• Fazit
Die GIL ist ein begrenzender Faktor in der Python-Parallelität, der die Parallelität intensiver Berechnungen, die auf Multi-Core-Systemen ausgeführt werden, einschränken kann. Obwohl es Techniken gibt, die GIL zu umgehen oder zu ersetzen, ist es wichtig, ihre Auswirkungen zu verstehen, um die Leistung Ihrer Python-Anwendungen zu optimieren. Durch die Abwägung verschiedener Parallelitätsansätze können
• Entwickler die Leistungsfähigkeit von Python maximieren und gleichzeitig die Einschränkungen der GIL vermeiden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSchatten der GIL: Erkundung der Schattenseiten der Python-Parallelität. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!