Python GIL を 1 つの記事で読む: マルチスレッド プログラミングを簡単にする

python GIL (グローバル インタプリタ ロック) は、同時に 1 つの スレッド のみが実行できるようにするメカニズムです Python バイトコード。これは、Python インタープリタが マルチスレッド 環境で問題を起こさないようにするのに役立ちますが、同時に、マルチスレッド Python プログラムを実際には並列実行できないことを意味します。

GIL は、Python のマルチスレッドのパフォーマンスに大きな影響を与えるため、非常に重要な概念です。 Python プログラムが複数のスレッドを使用する場合、GIL はこれらのスレッドが実際に並列実行されるのを防ぎます。これは、Python プログラムに複数のスレッドがある場合でも、一度に 1 つのスレッドしか実行できないことを意味します。

GIL が存在する理由はいくつかあります。まず、複数のスレッドが同じ Python オブジェクトに同時にアクセスしてデータ破損を引き起こすことを防ぎます。 2 番目に、Python インタープリターの実装が簡素化されます。 Python インタープリターがマルチスレッド

同時実行性 を扱う必要がなければ、その実装はより簡単になります。

GIL はマルチスレッド Python プログラムが実際に並列実行されるのを防ぎますが、これはマルチスレッド Python プログラムが役に立たないという意味ではありません。場合によっては、マルチスレッド Python プログラムを使用すると、プログラムのパフォーマンスが向上することがあります。たとえば、Python プログラムで多くの I/O 操作を実行する必要がある場合、複数のスレッドを使用するとプログラムのパフォーマンスが向上します。これは、I/O 操作が通常ブロックされているためです。つまり、1 つのスレッドが I/O 操作を実行している間、他のスレッドは実行を継続できます。

次に、マルチスレッドを使用した Python プログラムの例を示します:

リーリー

このプログラムは 10 個のスレッドを作成し、これらのスレッドを開始します。各スレッドは同じ関数

worker() を実行します。関数 worker() はいくつかの作業を実行して戻ります。メインスレッドは、すべてのスレッドの実行が完了するまで待ってから続行します。

このプログラムは 10 個のスレッドを並列実行できますが、GIL の存在により、これらのスレッドは実際には並列実行できません。これは、このプログラムに複数のスレッドがある場合でも、一度に 1 つのスレッドしか実行できないことを意味します。

GIL 問題を解決したい場合は、次の方法を使用できます:

マルチスレッドではなくマルチプロセスを使用します。複数のプロセスは GIL の影響を受けないため、真の並列処理で実行できます。
Cython や PyPy などの GIL なしの Python 実装を使用します。これらの実装は GIL を使用しないため、真に並列実行できます。
GIL は注意して使用してください。たとえば、GIL が保持されている間は、長時間実行される操作を実行しないでください。

一般に、GIL は Python のマルチスレッド パフォーマンスに大きな影響を与えるため、非常に重要な概念です。 Python プログラムが複数のスレッドを使用する場合、GIL はこれらのスレッドが実際に並列実行されるのを防ぎます。これは、Python プログラムに複数のスレッドがある場合でも、一度に 1 つのスレッドしか実行できないことを意味します。

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