Les laboratoires de GIL : Explorer les frontières de la concurrence Python

Comment fonctionne GIL

GIL est un lock mutex qui garantit que l'interpréteur python ne peut exécuter qu'un seul thread à la fois. En effet, le système de gestion de la mémoire de Python n'est pas thread-safe si plusieurs threads accèdent au même objet en même temps, cela peut entraîner une corruption des données ou un crash du programme. GIL fonctionne en gardant une trace du thread en cours d'exécution. Lorsqu'un thread doit accéder à un objet protégé par GIL, il tente d'obtenir le GIL. Si le GIL est déjà occupé par un autre thread, ce thread sera bloqué jusqu'à ce que le GIL soit libéré.

Restrictions GIL

Bien que GIL puisse garantir la stabilité de l'interpréteur Python, il limite également les capacités parallèles de Python. Puisqu'un seul thread peut s'exécuter à la fois, la

programmation

multi-thread utilisant Python peut être très inefficace. Par exemple, considérons le code suivant :

import threading
import time

def task(i):
time.sleep(1)
print(f"Task {i} completed")

threads = []
for i in range(10):
thread = threading.Thread(target=task, args=(i,))
threads.append(thread)

for thread in threads:
thread.start()

Ce code crée 10 threads, chaque thread appelle une fonction nommée

et dort pendant 1 seconde. Cependant, à cause du GIL, ces threads ne peuvent s'exécuter que les uns après les autres. Cela signifie qu'il faut 10 secondes pour accomplir les 10 tâches, même si elles pourraient être accomplies en une seconde dans un environnement parallèle.

taskTechnologie pour surmonter les limitations du GIL

Il existe plusieurs techniques qui peuvent être utilisées pour surmonter les limites du GIL :

Multi-traitement :

Le multi-traitement est une technique de
• programmation simultanée où plusieurs processus sont créés, chacun avec son propre espace mémoire. Cela permet aux threads de s'exécuter en parallèle dans différents processus, contournant ainsi les limitations de GIL. Coroutines : 
Les coroutines sont un mécanisme léger de
• concurrency qui permet d'exécuter plusieurs fonctions dans le même thread. Les coroutines implémentent le parallélisme en abandonnant explicitement le contrôle, ce qui permet à d'autres coroutines de s'exécuter. GIL Release :
Dans certains cas, le GIL peut être libéré pour permettre aux threads de s'exécuter sans bloquer les autres threads. Ceci peut être réalisé en utilisant des bibliothèques telles que
• . concurrent.futures 或 multiprocessing
Exemple

L'exemple suivant montre comment utiliser plusieurs processus pour surmonter les limites du GIL :

import multiprocessing
import time

def task(i):
time.sleep(1)
print(f"Task {i} completed")

if __name__ == "__main__":
processes = []
for i in range(10):
process = multiprocessing.Process(target=task, args=(i,))
processes.append(process)

for process in processes:
process.start()

for process in processes:
process.join()

Ce code crée 10 processus à l'aide du module multi-processus. Chaque processus appelle la fonction

et dort pendant 1 seconde. Puisque les processus sont exécutés en parallèle, les 10 tâches peuvent être réalisées en moins d’une seconde.

taskConclusion

GIL est une fonctionnalité importante de Python, qui assure la stabilité de l'interpréteur. Cependant, cela limite également les capacités parallèles de Python. En comprenant le fonctionnement du GIL et en tirant parti de techniques telles que le multitraitement, les coroutines et la version GIL, nous pouvons surmonter ces limitations et améliorer les performances de nos applications Python.

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!