Retombées du GIL : conséquences inattendues dans Python concurrent

python est un langage de programmation puissant et polyvalent avec un ensemble complet de bibliothèques et de frameworks, ce qui en fait un choix populaire pour la science des données, l'apprentissage automatique et d'autres tâches gourmandes en calcul. Cependant, les capacités de traitement parallèle de Python sont limitées par le Global Interpreter Lock (GIL), ce qui peut entraîner des conséquences inattendues dans certains cas.

Le rôle de GIL

GIL est un mécanisme de verrouillage léger qui garantit que l'interpréteur Python ne peut exécuter qu'un seul

thread à la fois. Cela signifie que plusieurs threads ne peuvent pas exécuter le bytecode Python en même temps, évitant ainsi les conditions de concurrence dans lesquelles les données partagées sont modifiées en même temps. Le GIL est essentiel à la stabilité de l’interpréteur et à l’intégrité des données.

Conséquences involontaires de la concurrence

Bien que le GIL soit important pour assurer la

sécurité, il peut également avoir un impact négatif sur les performances de concurrence. Lorsque plusieurs threads sont en concurrence sur le GIL, ils peuvent subir des blocages et des retards. Cela est particulièrement problématique pour les tâches à forte intensité de calcul où un grand nombre de tâches parallèles sont exécutées simultanément.

Exemple de code

Le code suivant montre comment l'utilisation du GIL en Python peut entraîner des conséquences inattendues :

import threading

def increment_counter(counter):
for _ in range(1000000):
counter += 1

def main():
counter = 0
threads = []

# 创建并启动 10 个线程
for _ in range(10):
threads.append(threading.Thread(target=increment_counter, args=(counter,)))
threads[-1].start()

# 等待所有线程完成
for thread in threads:
thread.join()

print(counter)

if __name__ == "__main__":
main()

Sans le GIL, ce code affichera 10000000 (le nombre de threads multiplié par le nombre de boucles par thread). Cependant, en raison du GIL, les threads ne peuvent s'exécuter qu'un seul à la fois, ce qui rend le résultat final bien inférieur à celui attendu.

Évitez GIL

Pour les applications qui nécessitent une

haute concurrence, le GIL peut être contourné par :

• Utiliser le multi-traitement : Le multi-traitement permet d'exécuter des processus indépendants en parallèle, chacun avec son propre GIL.
• Utilisez Cython : Cython peut compiler du code Python en code C ou c++, éliminant ainsi les restrictions GIL.
• Utilisation des coroutines : Les coroutines permettent de suspendre et de reprendre l'exécution d'une fonction au sein d'un seul thread, sans avoir besoin du GIL.

Conclusion

GIL est un mécanisme important pour garantir la sécurité des threads en Python. Cependant, cela peut également avoir des conséquences inattendues sur les performances de concurrence. Les

Les programmeurs doivent comprendre les limites du GIL et choisir une stratégie de concurrence appropriée en fonction des besoins de l'application. En utilisant le multitraitement, Cython ou des coroutines, vous pouvez contourner les limitations du GIL et profiter pleinement des capacités de traitement parallèle de 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!