Die Fesseln der GIL sprengen: Das unbegrenzte Potenzial der gleichzeitigen Python-Programmierung freisetzen

GILs Fesseln

Die Global Interpreter Lock

(GIL) in Python ist ein Mechanismus, der sicherstellt, dass jeder Thread jeweils nur eine Python-Anweisung ausführt. Dies verhindert zwar Datenrennen, schränkt aber auch die Parallelität-Fähigkeiten von Python ein, da verhindert wird, dass mehrere CPU-Kerne gleichzeitig Python-Code ausführen.

So entfernen Sie GIL

Es gibt mehrere Möglichkeiten, die GIL freizuschalten und das Parallelitätspotenzial von Python freizusetzen:

1. Multiprozess:

Multiprozess erstellt mehrere unabhängige Prozesse, jeder mit seiner eigenen GIL. Dadurch können mehrere Python-Programme parallel ausgeführt werden, wodurch die CPU-Auslastung maximiert wird.

import multiprocessing

def task(n):
for i in range(n):
print(f"Process {multiprocessing.current_process().name}: {i}")

if __name__ == "__main__":
jobs = []
for i in range(5):
p = multiprocessing.Process(target=task, args=(1000000,))
jobs.append(p)
p.start()

for j in jobs:
j.join()

2. Thread:

Threads sind eine leichtere Parallelitätseinheit als Prozesse und erfordern keine Duplizierung des gesamten Python-Interpreters. Allerdings sind sie weiterhin an die GIL gebunden und können daher Python-Code nur auf verschiedenen CPU-Kernen parallel ausführen.

import threading

def task(n):
for i in range(n):
print(f"Thread {threading.current_thread().name}: {i}")

if __name__ == "__main__":
threads = []
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=task, args=(1000000,))
threads.append(t)
t.start()

for t in threads:
t.join()

3. Asynchrone Programmierung:

Asynchrone

ProgrammierungVerwenden Sie nicht blockierende E/A-Vorgänge, sodass Python-Programme andere Aufgaben ausführen können, während die GIL freigegeben wird. Dies funktioniert mit der Ereignisschleife, um eingehende Ereignisse zu verarbeiten, ohne die Ausführung zu blockieren.

import asyncio

async def task(n):
for i in range(n):
print(f"Coroutine {i}: {i}")

async def main():
tasks = [task(1000000) for _ in range(5)]
await asyncio.gather(*tasks)

if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())

Wählen Sie die richtige Methode

Die Wahl der am besten geeigneten Methode zur GIL-Linderung hängt von den Anforderungen der jeweiligen Anwendung ab. Für Aufgaben, die maximale Parallelität für intensive Rechenleistung erfordern, ist Multiprocessing die beste Wahl. Threads sind eine gute Wahl, wenn Sie I/O-intensive Aufgaben parallel auf verschiedenen CPU-Kernen ausführen müssen. Asynchrone Programmierung ist ideal für Anwendungen, die nicht blockierende E/A-Vorgänge erfordern.

Fazit

Durch die Aufhebung der Fesseln der GIL können Python-Entwickler das Parallelitätspotenzial von Python freisetzen, um die Anwendungsleistung und den Durchsatz zu verbessern. Durch die Nutzung von Multiprozess-, Thread- und asynchronen Programmiertechniken können Python-Programmierer gleichzeitig Anwendungen erstellen, die auf mehreren CPU-Kernen gleichzeitig ausgeführt werden können. Dies macht Python zu einer attraktiveren Wahl für eine Vielzahl von Szenarien der „gleichzeitigen Programmierung“.

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