Python GIL (Global Interpreter Lock) : découvrir les principes et l'impact sur les performances qui se cachent derrière

python GIL (Global Interpreter Lock) est un mécanisme important dans Python, qui limite le fait qu'un seul thread puisse exécuter le bytecode Python en même temps. Il s'agit principalement de garantir la stabilité de l'interpréteur Python, car les mécanismes de gestion de la mémoire et de garbage collection de Python sont monothread. Si plusieurs threads sont autorisés à exécuter le bytecode Python en même temps, il est possible de provoquer une corruption de la mémoire ou d'autres erreurs imprévisibles.

Le principe du GIL est relativement simple. Il s'agit d'un verrou maintenu par l'interpréteur Python, et lorsqu'un thread exécute le bytecode Python, il acquiert le GIL. Si d'autres threads souhaitent exécuter le bytecode Python, ils doivent attendre que le GIL soit publié. Lorsque le GIL est publié, d'autres threads peuvent obtenir le GIL et exécuter le bytecode Python.

L'existence de GIL a un grand impact sur les performances

multi-threadingde Python. En raison des limitations de GIL, un seul thread peut exécuter le bytecode Python en même temps, de sorte que les avantages des processeurs multicœurs ne peuvent pas être pleinement utilisés. Surtout lorsqu'il y a un grand nombre d'opérations d'E/S dans le code Python, puisque les opérations d'E/S bloquent généralement le processus, provoquant la libération du GIL, d'autres threads peuvent exécuter le bytecode Python, donc l'amélioration des performances du multithreading sera évident.

Pour surmonter les limites du GIL, les méthodes suivantes peuvent être utilisées :

• Utilisez le multi-processus. Le multitraitement est un mécanisme de concurrency plus léger qui permet à plusieurs processus d'effectuer différentes tâches en même temps. Puisque les processus sont indépendants les uns des autres, il n’y a aucune restriction GIL. Cependant, la surcharge de création et de destruction du multi-processus est supérieure à celle du multi-thread, il ne convient donc qu'au traitement de certaines tâches relativement indépendantes.
• Utilisez des coroutines. Les coroutines sont un mécanisme de concurrence léger qui permet à plusieurs tâches de s'exécuter alternativement. La surcharge de commutation des coroutines est bien inférieure à celle des threads, ce qui permet de mieux tirer parti des processeurs multicœurs. Cependant, le modèle de programmationdes coroutines est différent du modèle de programmation de threads traditionnel, il nécessite donc un certain coûtd'apprentissage.
• Utilisez Cython. Cython est un outil qui peut compiler du code Python en code C. Le code C peut être exécuté dans plusieurs threads, donc l'utilisation de Cython peut contourner les restrictions GIL. Cependant, l'utilisation de Cython nécessite une certaine base en programmation en langage C et une certaine compréhension des principes sous-jacents de la machine virtuelle Python.

En résumé, Python GIL est un mécanisme important dans Python, qui a un grand impact sur les performances multithread de Python. Vous pouvez améliorer les performances multithread de Python en surmontant les limitations du GIL en utilisant des méthodes telles que le multi-traitement, les coroutines ou Cython.

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