Briser les chaînes du GIL : libérer le potentiel illimité de la programmation simultanée Python

Les chaînes de GIL

Le Global Interpreter Lock

(GIL) dans python est un mécanisme qui garantit que chaque thread n'exécute qu'une seule instruction Python à la fois. Bien que cela empêche les courses aux données, cela limite également les capacités de concurrency de Python, car cela empêche plusieurs cœurs de processeur d'exécuter du code Python en même temps.

Comment supprimer GIL

Il existe plusieurs façons de débloquer le GIL et de libérer le potentiel de concurrence de Python :

1. Multi-processus :

Multi-processus crée plusieurs processus indépendants, chacun avec son propre GIL. Cela permet d'exécuter plusieurs programmes Python en parallèle, maximisant ainsi l'utilisation du processeur.

import multiprocessing

def task(n):
for i in range(n):
print(f"Process {multiprocessing.current_process().name}: {i}")

if __name__ == "__main__":
jobs = []
for i in range(5):
p = multiprocessing.Process(target=task, args=(1000000,))
jobs.append(p)
p.start()

for j in jobs:
j.join()

2. Sujet :

Les threads sont une unité de concurrence plus légère que les processus et ne nécessitent pas de duplication de l'intégralité de l'interpréteur Python. Cependant, ils sont toujours liés par le GIL et ne peuvent donc exécuter du code Python qu'en parallèle sur différents cœurs de processeur.

import threading

def task(n):
for i in range(n):
print(f"Thread {threading.current_thread().name}: {i}")

if __name__ == "__main__":
threads = []
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=task, args=(1000000,))
threads.append(t)
t.start()

for t in threads:
t.join()

3. Programmation asynchrone :

Programmation

AsynchroneUtilisez des opérations d'E/S non bloquantes, permettant aux programmes Python d'effectuer d'autres tâches pendant la libération du GIL. Cela fonctionne avec la boucle d'événements pour gérer les événements entrants sans bloquer l'exécution.

import asyncio

async def task(n):
for i in range(n):
print(f"Coroutine {i}: {i}")

async def main():
tasks = [task(1000000) for _ in range(5)]
await asyncio.gather(*tasks)

if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())

Choisissez la bonne méthode

Le choix de la méthode de soulagement du GIL la plus appropriée dépend des besoins de l'application spécifique. Pour les tâches nécessitant un parallélisme maximal pour un calcul intensif, le multitraitement est le meilleur choix. Les threads sont un bon choix si vous devez effectuer des tâches gourmandes en E/S en parallèle sur différents cœurs de processeur. La programmation asynchrone est idéale pour les applications qui nécessitent des opérations d'E/S non bloquantes.

Conclusion

En soulevant les chaînes du GIL, les

développeursPython peuvent libérer le potentiel de concurrence de Python pour améliorer les performances et le débit des applications. En tirant parti des techniques de programmation multi-processus, threads et asynchrones, les programmeurs Python peuvent créer des applications simultanées pouvant s'exécuter simultanément sur plusieurs cœurs de processeur. Cela fait de Python un choix plus attrayant pour une variété de scénarios de programmation simultanée.

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!