Maison >développement back-end >Tutoriel Python >Shadows of the GIL : Explorer le côté obscur de la concurrence Python
L'Essence de GIL
GIL est un mutex lock utilisé pour sérialiser l'accès aux objets interpréteurs CPython sous-jacents au sein de l'interpréteur python. Il garantit la sécurité des threads en empêchant plusieurs threads de modifier simultanément les structures de données partagées. Lorsqu'un thread acquiert le GIL, il a un accès exclusif à l'interpréteur et les autres threads doivent attendre que le GIL soit libéré.
Impact du GIL
GIL a un impact significatif sur la concurrency de Python. Étant donné qu'un seul thread peut exécuter du bytecode en même temps, lorsqu'un thread exécute des calculs intensifs, les autres threads seront bloqués et incapables de s'exécuter simultanément. Ceci est particulièrement problématique sur les systèmes multicœurs, puisqu'un seul cœur peut être utilisé pour exécuter du code Python.
Démo GIL
Le code suivant démontre l'impact du GIL sur la concurrence Python :
import threading import time def worker(): while True: # 模拟计算密集型操作 time.sleep(0.1) # 创建多个线程并启动它们 threads = [] for i in range(4): thread = threading.Thread(target=worker) threads.append(thread) thread.start() # 等待所有线程完成 for thread in threads: thread.join()
Sans GIL, les 4 threads fonctionneront simultanément et utiliseront tous les cœurs disponibles. Cependant, en raison du GIL, ces threads seront sérialisés, ce qui entraînera une dégradation des performances.
Contourner GIL
Bien que le GIL limite la véritable concurrence en Python, il existe plusieurs techniques que vous pouvez utiliser pour le contourner :
Alternatives
En plus des techniques pour contourner le GIL, il existe des alternatives disponibles pour la concurrence en Python :
Conclusion
Le GIL est un facteur limitant dans la concurrence Python qui peut limiter le parallélisme des calculs intensifs exécutés sur des systèmes multicœurs. Bien qu'il existe des techniques pour contourner ou remplacer le GIL, il est important de comprendre son impact pour optimiser les performances de vos applications Python. En pesant différentes approches de concurrence, les développeurs peuvent maximiser la puissance de Python tout en évitant les limites du GIL.
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