Python GIL の代替: マルチスレッド プログラミングの限界を押し上げる

python GIL (グローバル インタプリタ ロック) は、複数のスレッドが同時にバイトコードを実行するのを防ぐために使用されるツールです。メカニズム。 Pythonインタープリタスレッド安全になりますが、マルチスレッドのプログラミングパフォーマンスの低下につながる可能性もあります。 GIL の制限を突破するために、さまざまな代替手段が提案されており、その一部は Python インタプリタに統合されており、その他はサードパーティ ライブラリとして提供されています。

1. GIL の制限事項

Python GIL は、1 つのスレッドだけが Python バイト コードを同時に実行できるようにするために使用されるミューテックス ロックです。これにより、複数のスレッドが同じオブジェクトを同時に変更してデータ競合が発生するのを防ぎます。ただし、GIL はマルチスレッド プログラミングのパフォーマンスにも悪影響を及ぼします。 GIL では同時に 1 つのスレッドのみがバイト コードを実行できるため、他のスレッドは順番に待機する必要があり、深刻なパフォーマンスのボトルネックが発生する可能性があります。

2. GIL の代替案

GIL の制限に対処するために、さまざまな代替案が提案されています。これらのソリューションは主に 2 つのカテゴリに分類されます。1 つは Python インタープリターに統合され、もう 1 つはサードパーティ ライブラリとして提供されます。

1. Python インタープリターに統合された GIL 代替機能

2 つの GIL 代替手段が Python インタープリターに統合されています:

スレッド ローカル ストレージ (TLS): TLS を使用すると、各スレッドがローカル変数の独自のコピーを持つことができるため、共有データの競合を回避できます。これにより、マルチスレッド プログラミングのパフォーマンスが向上しますが、メモリ使用量も増加します。
• 同時プログラミングツールパッケージ (concurrent.futures): concurrent.futures モジュールは、 Thread を含む、concurrent プログラミング用の一連のツールを提供します。プールとプロセスプール。スレッド プールはスレッドの作成と破棄を管理するために使用でき、プロセス プールはプロセスの作成と破棄を管理するために使用できます。どちらのツールもマルチスレッド プログラミングのパフォーマンスを向上させることができます。

2. サードパーティ ライブラリによって提供される GIL の代替手段

Python インタープリターに統合された GIL 代替機能に加えて、GIL 代替機能を提供するサードパーティ ライブラリもいくつかあります。これらのライブラリには次のものが含まれます:

Cython: Cython は、Python コードを C コードにコンパイルするコンパイラーです。 C コードは並列実行できるため、Cython を使用すると、Python マルチスレッド プログラミングのパフォーマンスを向上させることができます。
Numba: Numba は、Python コードをマシンコードにコンパイルするコンパイラーです。マシンコードも並列実行できるため、Numba を使用すると、Python でのマルチスレッド プログラミングのパフォーマンスを向上させることもできます。
PyPy: PyPy は、Python 言語を実装するインタープリターです。 PyPy は、マルチスレッド プログラミングのパフォーマンスを向上させる別の GIL 実装を使用します。

3. 適切な GIL 代替案を選択します

GIL の代替案を選択する場合、考慮すべき要素がいくつかあります。

アプリケーションの特性: 一部の GIL 代替案は、特定の種類のアプリケーションに適しています。たとえば、TLS はデータ競合が少ないアプリケーションに適していますが、同時プログラミング ツールキットはデータ競合が多いアプリケーションに適しています。
アプリケーションのパフォーマンス要件: 一部の GIL 代替案はより高いパフォーマンスを提供できますが、より多くのメモリやより複雑なプログラミングが必要になる場合があります。
アプリケーションの互換性要件: 一部の GIL 代替案は、特定の Python ライブラリまたは
• フレームワーク と互換性がない可能性があります。

これらの要素を比較検討した後、適切な GIL 代替を選択して、Python マルチスレッド プログラミングのパフォーマンスを向上させることができます。

4. デモ コード

次のデモ コードは、concurrent.futures モジュールを使用して Python マルチスレッド プログラミングのパフォーマンスを向上させる方法を示しています。 リーリー

このコードは、スレッド プールを使用してタスクを並列実行することにより、プログラムのパフォーマンスを向上させます。

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