Python のマルチスレッド化により実行時間は短縮されますか?

Python のマルチスレッド: 同時実行性は向上しますが、実行時間は向上しません

マルチスレッドは、複数のタスクを同時に処理できる同時プログラムを作成するために使用される強力な手法です。 。 Python では、スレッド モジュールを通じてマルチスレッドがサポートされます。ただし、マルチスレッドによって応答性とマルチタスクが向上しますが、計算負荷の高いタスクの実行時間が直接高速化されるわけではありません。

Python の GIL とその制限

Global Interpreter Lock (GIL) は、Python の CPython 実装のメカニズムで、複数のスレッドが Python バイトコードを同時に実行することを防ぎます。これは、複数のスレッドが存在できますが、Python 命令を実行できるのは一度に 1 つのスレッドだけであることを意味します。

GIL は、Python のメモリ管理システムの整合性と正確性を保証する役割を果たします。これがないと、複数のスレッドが共有メモリに同時にアクセスして変更する可能性があり、データの破損やプログラムのクラッシュにつながる可能性があります。ただし、GIL の欠点は、特定のタスクに対する Python の並列処理の可能性が制限されることです。

マルチスレッドが速度の利点を提供できる場合

マルチスレッドは依然としてパフォーマンスの利点を提供できます特定のシナリオでは。たとえば、プログラムが外部リソース (ネットワーク アクセス、ファイル操作など) の待機にかなりの時間を費やす I/O バウンドのタスクを処理する場合、マルチスレッドにより、複数のスレッドがこれらの操作を同時に処理できるようになります。これにより、レイテンシが短縮され、応答性が向上する可能性があります。

別の例は、Python 以外の言語 (C 拡張機能) で書かれたサードパーティ ライブラリを使用する場合です。これらのライブラリは GIL を解放し、複数のスレッドがコードを並行して実行できるようにします。ただし、潜在的なメモリの問題や競合状態を回避するには、この手法には慎重な取り扱いと適切な同期が必要であることに注意することが重要です。

マルチプロセッシングを検討する場合

次のようなタスクの場合計算量が多く、大規模な CPU 処理を必要とするため、GIL の制限によりマルチスレッドは最適なソリューションではありません。このような場合は、メインの Python プロセスから独立して実行される個別のプロセスの作成を可能にするマルチプロセッシングを検討する方が適切です。各プロセスには独自のメモリ空間があり、GIL の制約がなくなり、真の並列処理が可能になります。

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