GIL's Labs: Erkundung der Grenzen der Python-Parallelität

Wie GIL funktioniert

GIL ist ein Mutex-lock, der sicherstellt, dass der Python-Interpreter jeweils nur einen Thread ausführen kann. Dies liegt daran, dass das Speicherverwaltungssystem von „Python“ nicht threadsicher ist. Wenn mehrere Threads gleichzeitig auf dasselbe Objekt zugreifen, kann dies zu Datenbeschädigung oder Programmabsturz führen. GIL verfolgt den aktuell ausgeführten Thread. Wenn ein Thread auf ein GIL-geschütztes Objekt zugreifen muss, versucht er, die GIL abzurufen. Wenn die GIL bereits von einem anderen Thread belegt ist, wird dieser Thread blockiert, bis die GIL freigegeben wird.

GIL-Einschränkungen

Obwohl GIL die Stabilität des Python-Interpreters gewährleisten kann, schränkt es auch die Parallelfähigkeiten von Python ein. Da jeweils nur ein Thread ausgeführt werden kann, kann die Multithread-Programmierung mit Python sehr ineffizient sein. Betrachten Sie beispielsweise den folgenden Code:

import threading
import time

def task(i):
time.sleep(1)
print(f"Task {i} completed")

threads = []
for i in range(10):
thread = threading.Thread(target=task, args=(i,))
threads.append(thread)

for thread in threads:
thread.start()

Dieser Code erstellt 10 Threads. Jeder Thread ruft eine Funktion mit dem Namen auf und schläft 1 Sekunde lang. Aufgrund der GIL können diese Threads jedoch nur nacheinander ausgeführt werden. Dies bedeutet, dass die Erledigung aller 10 Aufgaben 10 Sekunden dauert, obwohl sie in einer parallelen Umgebung in einer Sekunde erledigt werden könnten. Technologie zur Überwindung von GIL-Einschränkungen

Es gibt mehrere Techniken, mit denen die Einschränkungen der GIL überwunden werden können:

task

Multi-Processing: Multi-Processing ist eine Technik der gleichzeitigen Programmierung

, bei der mehrere Prozesse erstellt werden, jeder mit seinem eigenen Speicherplatz. Dadurch können Threads in verschiedenen Prozessen parallel ausgeführt werden, wodurch GIL-Einschränkungen umgangen werden.

Coroutinen:
• Coroutinen sind ein leichter Parallelitätsmechanismus, der die Ausführung mehrerer Funktionen im selben Thread ermöglicht. Coroutinen implementieren Parallelität, indem sie die Kontrolle explizit aufgeben, wodurch andere Coroutinen ausgeführt werden können.
GIL-Freigabe:
• In einigen Fällen kann die GIL freigegeben werden, um die Ausführung von Threads zu ermöglichen, ohne andere Threads zu blockieren. Dies kann durch die Verwendung von Bibliotheken wie erreicht werden.
Beispiel
• Das folgende Beispiel zeigt, wie mehrere Prozesse verwendet werden können, um die Einschränkungen der GIL zu überwinden: concurrent.futures 或 multiprocessing

  import multiprocessing
  import time
  
  def task(i):
  time.sleep(1)
  print(f"Task {i} completed")
  
  if __name__ == "__main__":
  processes = []
  for i in range(10):
  process = multiprocessing.Process(target=task, args=(i,))
  processes.append(process)
  
  for process in processes:
  process.start()
  
  for process in processes:
  process.join()

Dieser Code erstellt 10 Prozesse mithilfe des Multiprozessmoduls. Jeder Prozess ruft die Funktion

auf und ruht 1 Sekunde lang. Da die Prozesse parallel ausgeführt werden, können alle 10 Aufgaben in weniger als einer Sekunde erledigt werden.

Fazit

GIL ist eine wichtige Funktion von Python, die die Stabilität des Interpreters gewährleistet. Es schränkt jedoch auch die Parallelfähigkeiten von Python ein. Indem wir verstehen, wie die GIL funktioniert, und Techniken wie Multiprocessing, Coroutinen und GIL-Release nutzen, können wir diese Einschränkungen überwinden und die Leistung unserer Python-Anwendungen verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGIL's Labs: Erkundung der Grenzen der Python-Parallelität. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!