Python のマルチスレッドは、GIL にもかかわらず、マルチコア システムでの実行速度を向上させますか?

Python のマルチスレッド: GIL と実行速度をわかりやすく理解する

同時プログラミング手法であるマルチスレッドにより、複数のスレッドが一見同時に実行できるようになり、パフォーマンスが向上する可能性があります。実行時間。ただし、Python のマルチスレッドに関してはいくつかの混乱が存在します。この記事では、Python の実装の背後にある仕組みを調査し、実行速度を向上できるかどうかという問題に対処します。

グローバル インタプリタ ロック (GIL)

Python におけるマルチスレッドの難問は、Global Interpreter Lock (GIL) にあります。 GIL は、マルチコア システム上であっても、常に 1 つの Python スレッドのみが任意の Python バイトコードを実行できるようにするメカニズムです。これにより、複数のスレッドが共有データに同時にアクセスするときに発生する可能性のある競合状態やデータ破損の問題が防止されます。

マルチスレッドはマルチコア システムでの実行時間を改善しますか?

その存在GIL の意味は、Python のマルチスレッドでは複数の CPU コアを利用して Python コードの実行を並列化できないことを意味します。この制限は、複数のコアが利用できるにもかかわらず、Python インタープリターの実行を単一のスレッドにロックする GIL の設計に起因します。

Python でのマルチスレッドの使用例

にもかかわらずGIL の制限により、マルチスレッドは特定のシナリオでは引き続き価値があります:

• I/O 集中タスク: マルチスレッドは、ネットワーク操作やファイル I などの外部リソースを待機するシナリオで威力を発揮します。 /O、多くの場合、実行がブロックされます。 GIL は Python コードの並列実行を防ぎますが、I/O 操作は別個のスレッドで実行できるため、外部イベントの同時処理が可能です。
• GUI の応答性: マルチスレッドは、メンテナンスにおいて重要な役割を果たします。 GUI の応答性。プログラム全体をフリーズさせることなくユーザー入力とバックグラウンド タスクを処理できるため。

代替としてのマルチプロセッシング

計算集約型タスク向け真の並列処理が必要な場合、Python は、異なるコア上でプロセスを並列実行できるマルチプロセッシング モジュールを提供します。ただし、マルチプロセッシングでは、個別のプロセスの作成とセットアップが行われるため、マルチスレッドよりも多くのオーバーヘッドが発生します。

実際の例

次の例を考えてみましょう:

<code class="python">import time
from threading import Thread

def task(i):
    time.sleep(1)
    return i

threads = []
for i in range(4):
    thread = Thread(target=task, args=(i,))
    threads.append(thread)

for thread in threads:
    thread.start()

for thread in threads:
    thread.join()</code>

この例では、各スレッドがタスク関数の独自のインスタンスを実行し、複数のタスクを同時に実行する必要があるシナリオをシミュレートします。 4 つのスレッドが存在するにもかかわらず、GIL により、Python バイトコードを実行できるタスクは常に 1 つだけです。その結果、タスクを順番に実行する場合と比較して、合計実行時間は短縮されません。

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