Das GIL-Biest von Python zähmen: Die Kunst, Parallelität zu meistern

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Pythons Global Interpreter Lock (GIL) ist ein integrierter Mechanismus, der sicherstellt, dass jeweils nur ein Thread Python-Bytecode ausführen kann. Diese Sperre soll Datenbeschädigungen verhindern, da sie verhindert, dass mehrere Threads gleichzeitig gemeinsam genutzte Daten ändern.

GIL-Einschränkungen

Während die GIL für die Gewährleistung der Datenintegrität von entscheidender Bedeutung ist, bringt sie auch erhebliche Einschränkungen für die Parallelität von Python mit sich:

Sequentialität:
• GIL erzwingt die sequentielle Ausführung aller Threads, wodurch die Parallelität gleichzeitiger Python-Programme eingeschränkt wird.
Engpass:
• Wenn ein Thread auf einen E/A-Vorgang oder einen anderen blockierenden Vorgang wartet, verhindert die GIL, dass andere Threads ausgeführt werden. Dies kann zu Aufgabenverzögerungen und Leistungseinbußen führen.

GIL-Einschränkungen überwinden

Obwohl die GIL nicht vollständig umgangen werden kann, gibt es Techniken, um ihre Auswirkungen auf die Parallelität abzuschwächen:

1. Multiprozess

Multi-Processing nutzt mehrere

Betriebssystem

Prozesse anstelle von Python-Threads, um Parallelität zu erreichen. Da jeder Prozess über eine eigene GIL verfügt, können sie gleichzeitig ohne Sperrkonflikt ausgeführt werden:

import multiprocessing

def task(num):
print(f"Process {num}: {num * num}")

if __name__ == "__main__":
processes = [multiprocessing.Process(target=task, args=(i,)) for i in range(4)]
for process in processes:
process.start()
for process in processes:
process.join()

2. Multithreading und Warteschlangen

Verwenden Sie mehrere Threads und Warteschlangen, um Parallelität zu erreichen und gleichzeitig GIL-Konflikte zu vermeiden. Threads stellen Aufgaben in Warteschlangen, während andere Threads Aufgaben aus der Warteschlange abrufen und ausführen:

import threading
import queue

queue = queue.Queue()

def producer():
for i in range(10):
queue.put(i)

def consumer():
while not queue.empty():
item = queue.get()
print(f"Thread: {item * item}")

threads = [threading.Thread(target=producer), threading.Thread(target=consumer)]
for thread in threads:
thread.start()
for thread in threads:
thread.join()

3. Greenlets

Greenlets sind Coroutinen, mit denen Sie Funktionen in einem einzelnen Thread anhalten und fortsetzen können. Da Greenlets nicht an die GIL gebunden sind, können sie Parallelität ohne Sperrenkonflikt erreichen:

import gevent

def task(num):
print(f"Greenlet {num}: {num * num}")

gevent.joinall([gevent.spawn(task, i) for i in range(4)])

4. C/C++-Erweiterung

Für gleichzeitige Anwendungen, die eine hohe Leistung erfordern, können

C/C++

-Erweiterungen geschrieben und in Python integriert werden. C/c++-Code ist von der GIL nicht betroffen und bietet daher eine schnellere Parallelität:

#include <Python.h>

static PyObject* py_task(PyObject* self, PyObject* args) {
int num;
if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", &num)) {
return NULL;
}

// 执行任务
int result = num * num;

return Py_BuildValue("i", result);
}

static PyMethodDef methods[] = {
{"task", py_task, METH_VARARGS, "PerfORM a task in a C extension"},
{NULL, NULL, 0, NULL}
};

static PyModuleDef module = {
PyModuleDef_HEAD_INIT,
"c_extension",
"C extension for parallel task execution",
-1,
methods
};

PyMODINIT_FUNC PyInit_c_extension(void) {
return PyModule_Create(&module);
}

Zusammenfassung

Pythons GIL ist zwar für die Gewährleistung der Datenintegrität unerlässlich, schränkt jedoch die Parallelität ein. Durch den Einsatz von Strategien wie Multiprocessing, Multithreading und Warteschlangen, Greenlets oder C/C++-Erweiterungen können Sie die Einschränkungen der GIL überwinden und das volle Potenzial der Python-Parallelität ausschöpfen. Beim Einsatz dieser Technologien müssen jedoch deren Vor- und Nachteile sowie ihre Eignung sorgfältig abgewogen werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDas GIL-Biest von Python zähmen: Die Kunst, Parallelität zu meistern. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!