L'antidote au GIL : la recette secrète pour libérer la concurrence en Python

Dans le monde du python, le GIL (interprète global lock) a toujours été un obstacle qui limite la concurrency. Cela oblige l'interpréteur Python à exécuter un seul thread à la fois, ce qui entrave l'utilisation des processeurs multicœurs et limite le débit du programme. Cependant, à mesure que l'écosystème Python s'est développé, plusieurs techniques ont émergé pour contourner le GIL et libérer le potentiel de la concurrence de Python.

Coroutines : concurrence légère

Les coroutines sont un mécanisme de concurrence léger qui permet à plusieurs fonctions de s'exécuter simultanément sans créer de threads séparés. Pour ce faire, ils s'arrêtent et reprennent pendant l'exécution de la fonction. Les avantages des coroutines incluent :

• Léger : les coroutines ont moins de surcharge que les threads.
• Composabilité : les coroutines peuvent être facilement composées ensemble pour créer des applications simultanées complexes.

import asyncio

async def coro1():
print("协程1")

async def coro2():
print("协程2")

async def main():
tasks = [coro1(), coro2()]
await asyncio.gather(*tasks)

Asynchronous IO : fonctionnement non bloquant

Les E/S asynchrones permettent aux programmes d'effectuer des opérations d'E/S sans bloquer le thread principal. Lorsque l'opération d'E/S est terminée, le programme sera averti via un rappel ou une boucle d'événement. Les technologies IO asynchrones incluent :

• asyncio : Un framework dans la bibliothèque standard Python pour écrire des applications asynchrones.
• uvloop : Une alternative à asyncio, offrant de meilleures performances et évolutivité.

import asyncio

async def main():
reader, writer = await asyncio.open_connection("example.com", 80)
...# 进行网络操作

Multitraitement : le vrai parallélisme

Le multitraitement vous permet de créer et d'exécuter plusieurs instances Python dans différents processus. Bien que le GIL existe toujours dans chaque processus, le multitraitement peut le contourner et tirer parti de plusieurs cœurs. Le module multitraitement offre les fonctionnalités suivantes :

• Pool : créez et gérez plusieurs processus de travail.
• Manager : partagez la mémoire entre plusieurs processus.

import multiprocessing

def worker(num):
print(f"工作进程 {num}")

if __name__ == "__main__":
p = multiprocessing.Pool(processes=4)
p.map(worker, range(4))

Conclusion

Grâce aux coroutines, aux E/S asynchrones et au multitraitement, nous sommes en mesure de libérer le potentiel de la concurrence Python et de surmonter les limites du GIL. Ces technologies nous permettent d'écrire des applications plus réactives, de tirer parti des processeurs multicœurs et de fournir des solutions pour une variété de besoins de concurrence. À mesure que l'écosystème Python continue de croître, nous nous attendons à voir ces technologies s'affiner davantage, faisant de Python un langage de programmation simultanée plus puissant et plus polyvalent.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!