Comment utiliser GIL pour résoudre les goulots d'étranglement des performances multithread de Python

Comment utiliser GIL pour résoudre les goulots d'étranglement des performances multi-threading de Python

Introduction :
Python est un langage de programmation largement utilisé, mais il présente un goulot d'étranglement des performances en multi-threading, à savoir le Global Interpreter Lock (GIL). Le GIL limite les capacités de parallélisme multithread de Python car il ne permet qu'à un seul thread d'exécuter le bytecode Python à la fois. Cet article présentera le fonctionnement de GIL et fournira quelques méthodes d'utilisation de GIL pour résoudre les goulots d'étranglement des performances multithread de Python.

1. Comment fonctionne GIL
GIL est un mécanisme introduit pour protéger le modèle de mémoire objet de Python. En Python, chaque thread doit obtenir le GIL avant d'exécuter le bytecode Python, puis il peut exécuter du code Python. L’avantage est que cela peut simplifier la mise en œuvre de l’interpréteur et améliorer les performances dans certains cas. Cependant, cela limite également les performances parallèles du multithread.

2. Problèmes de performances causés par GIL
En raison de l'existence de GIL, plusieurs threads ne peuvent pas exécuter le bytecode Python en même temps, ce qui entraîne des problèmes de performances dans un environnement multithread. Plus précisément, lorsque vous utilisez plusieurs threads pour effectuer des tâches gourmandes en CPU, un seul thread est réellement en cours d'exécution et les autres threads attendent la libération du GIL. Il en résulte que le multithreading n'a aucun avantage évident en termes de performances dans les tâches gourmandes en CPU.

3. Utilisez des multi-processus au lieu de multi-threads
En raison de l'existence de GIL, il n'est pas judicieux d'utiliser des multi-threads pour améliorer les performances des programmes Python. L'utilisation de plusieurs processus est un meilleur choix, car plusieurs processus peuvent exploiter pleinement la puissance de calcul des processeurs multicœurs. Voici un exemple de code utilisant plusieurs processus :

import multiprocessing

def square(x):
    return x ** 2

if __name__ == '__main__':
    inputs = [1, 2, 3, 4, 5]
    
    with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(square, inputs)
    
    print(results)

Dans le code ci-dessus, le module multiprocessing est utilisé pour créer un pool de processus et utiliser la méthode map pour mapper plusieurs processus La fonction square est exécutée en parallèle dans le processus. De cette façon, nous pouvons exploiter pleinement la puissance de calcul des processeurs multicœurs, améliorant ainsi l’efficacité de l’exécution des programmes. multiprocessing模块来创建一个进程池，并通过map方法在多个进程中并行执行square函数。通过这种方式，我们可以充分利用多核CPU的计算能力，从而提高程序的执行效率。

四、使用C扩展来绕过GIL
另一个解决GIL性能瓶颈的方法是使用C扩展来绕过GIL。具体方式是将一些性能敏感的任务使用C语言编写，并通过使用C扩展来执行这些任务。下面是一个使用C扩展的示例代码：

from ctypes import pythonapi, Py_DecRef

def square(x):
    Py_DecRef(pythonapi.PyInt_FromLong(x))
    return x ** 2

if __name__ == '__main__':
    inputs = [1, 2, 3, 4, 5]
    
    with multiprocessing.Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(square, inputs)
    
    print(results)

在上面的代码中，通过使用ctypes模块来调用C语言编写的PyInt_FromLong

4. Utilisez l'extension C pour contourner GIL

Une autre façon de résoudre le goulot d'étranglement des performances de GIL consiste à utiliser l'extension C pour contourner GIL. La méthode spécifique consiste à écrire certaines tâches sensibles aux performances en langage C et à effectuer ces tâches à l'aide d'extensions C. Voici un exemple de code utilisant l'extension C :
rrreee

Dans le code ci-dessus, la fonction PyInt_FromLong écrite en langage C est appelée en utilisant le module ctypes et le GIL est libéré manuellement. De cette façon, nous pouvons contourner les limitations du GIL et obtenir de meilleures performances sur les tâches sensibles aux performances.

Conclusion : 🎜GIL est une cause majeure du goulot d'étranglement des performances multi-threading de Python, limitant les performances du multi-threading dans les tâches gourmandes en CPU. Cependant, nous pouvons améliorer les performances de notre programme en utilisant plusieurs processus, et nous pouvons utiliser des extensions C pour contourner les limitations du GIL. Dans les applications pratiques, nous devons choisir la solution appropriée en fonction de la situation spécifique pour obtenir les meilleures performances. 🎜🎜Total : 829 mots🎜

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