GIL Gallows Survivor: Die unmögliche Reise von Concurrent Python

GIL (Global Interpreter Lock) ist die Kernkomponente des Python-Interpreters, die sicherstellt, dass nur ein Thread gleichzeitig Python-Bytecode ausführt. Während die GIL Thread-Sicherheit bietet, schränkt sie auch das Potenzial von Python für die gleichzeitige Programmierung ein, da Threads nur seriell ausgeführt werden können. Um die Einschränkungen der GIL zu überwinden, wurden verschiedene Techniken entwickelt, um ihre Sperre zu umgehen und Parallelität zu erreichen. Zu diesen Technologien gehören:

Multi-Threading:

Multi-Threading ist eine Technologie, die mehrere CPU-Threads nutzt, um Code parallel auszuführen. In Python können Threads mit dem -Modul erstellt und verwaltet werden. Allerdings schränkt die GIL die Fähigkeit jedes Threads ein, Python-Code gleichzeitig auszuführen.

import threading

def task():
# 执行耗时的操作

threads = []
for i in range(4):
thread = threading.Thread(target=task)
threads.append(thread)
thread.start()

for thread in threads:
thread.join()

Dieser Code erstellt 4 Threads, aber aufgrund der GIL können sie die -Funktion nicht gleichzeitig ausführen. threading

Multiprozess:

task()

Multiprocessing ist eine Technologie, die mehrere

Betriebssystemprozesse nutzt, um Code parallel auszuführen. In Python können Prozesse mit dem -Modul erstellt und verwaltet werden. Im Gegensatz zu Threads verfügen Prozesse über einen eigenen Python-Interpreter und unterliegen daher keinen Einschränkungen durch die GIL.

import multiprocessing

def task():
# 执行耗时的操作

processes = []
for i in range(4):
process = multiprocessing.Process(target=task)
processes.append(process)
process.start()

for process in processes:
process.join()

Dieser Code erstellt 4 Prozesse und diese können Funktionen gleichzeitig auf verschiedenen CPU-Kernen ausführen, ohne durch die GIL eingeschränkt zu werden. multiprocessing

GIL-Lift:

task()

GIL Release

Toolermöglicht Python-Code, die GIL vorübergehend freizugeben, sodass andere Threads oder Prozesse Python-Code ausführen können. Dies kann mit erreicht werden.

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def task():
# 执行耗时的操作

with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
executor.submit(task)# 提交任务到线程池

Dieser Code verwendet den Thread-Pool, um die Funktion auszuführen, während der Hauptthread weiterhin andere Aufgaben ausführen kann. concurrent.futures 模块中的 ThreadPoolExecutor 或 ProcessPoolExecutor

Fazit:

task()

Obwohl die GIL die native Parallelität von Python einschränkt, können

Entwickler durch die Nutzung von Multithreading-, Multi-Processing- und GIL-Abwicklungstechniken ihre Sperre umgehen und das Parallelitätspotenzial von Python voll ausschöpfen. Diese Techniken ermöglichen es Python, parallele Aufgaben auszuführen und dadurch die Anwendungsleistung und Skalierbarkeit zu verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGIL Gallows Survivor: Die unmögliche Reise von Concurrent Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!