Lisez Python GIL dans un article : faciliter la programmation multithread

python GIL (Global Interpreter Lock) est un mécanisme qui permet à un seul thread d'exécuter le bytecode Python en même temps. Cela permet de garantir que l'interpréteur Python n'a pas de problèmes dans un environnement multithread, mais cela signifie également que les programmes Python multithread ne peuvent pas véritablement s'exécuter en parallèle.

GIL est un concept très important car il a un grand impact sur les performances multithread de Python. Si un programme Python utilise plusieurs threads, le GIL empêche ces threads de s'exécuter véritablement en parallèle. Cela signifie que même si un programme Python possède plusieurs threads, il ne peut exécuter qu’un seul thread à la fois.

GIL existe pour plusieurs raisons. Premièrement, cela empêche plusieurs threads d’accéder simultanément au même objet Python, provoquant ainsi une corruption des données. Deuxièmement, cela simplifie l’implémentation de l’interpréteur Python. Si l'interpréteur Python n'avait pas à gérer la

concurrency multi-threading, alors sa mise en œuvre serait beaucoup plus simple.

Bien que le GIL empêche les programmes Python multithread d'être véritablement exécutés en parallèle, cela ne signifie pas que les programmes Python multithread sont inutiles. Dans certains cas, l'utilisation de programmes Python multithread peut encore améliorer les performances du programme. Par exemple, si un programme Python doit effectuer de nombreuses opérations d’E/S, l’utilisation de plusieurs threads peut améliorer les performances du programme. En effet, les opérations d'E/S sont généralement bloquantes, ce qui signifie que pendant qu'un thread effectue une opération d'E/S, d'autres threads peuvent continuer à s'exécuter.

Ce qui suit est un exemple de programme Python utilisant le multi-threading :

import threading

def worker():
# Do some work

threads = []
for i in range(10):
thread = threading.Thread(target=worker)
threads.append(thread)
thread.start()

for thread in threads:
thread.join()

Ce programme crée 10 fils de discussion puis démarre ces fils de discussion. Chaque thread exécutera la même fonction

, effectuera du travail, puis reviendra. Le thread principal attend que tous les threads aient fini de s'exécuter avant de continuer. worker()。函数 worker()

Ce programme peut exécuter 10 threads en parallèle, mais en raison de l'existence de GIL, ces threads ne peuvent pas vraiment s'exécuter en parallèle. Cela signifie que même si ce programme possède plusieurs threads, il ne peut exécuter qu’un seul thread à la fois.

Si vous souhaitez résoudre le problème du GIL, vous pouvez utiliser les méthodes suivantes :

Utilisez le multi-traitement au lieu du multi-thread. Plusieurs processus ne sont pas affectés par le GIL et peuvent donc être exécutés dans un véritable parallélisme.
Utilisez une implémentation Python sans GIL telle que Cython ou PyPy. Ces implémentations n'utilisent pas le GIL et peuvent donc s'exécuter véritablement en parallèle.
Utilisez GIL avec précaution. Par exemple, évitez d'effectuer des opérations de longue durée pendant que le GIL est détenu.

Dans l’ensemble, GIL est un concept très important car il a un grand impact sur les performances multithread de Python. Si un programme Python utilise plusieurs threads, le GIL empêchera ces threads de s'exécuter véritablement en parallèle. Cela signifie que même si un programme Python possède plusieurs threads, il ne peut exécuter qu’un seul thread à la fois.

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