Python GIL (グローバル インタプリタ ロック): その背後にある原理とパフォーマンスへの影響を明らかにする

python GIL (Global Interpreter Lock) は Python の重要なメカニズムであり、同じものを制限します。 thread Python バイトコードを一度に実行します。 Python のメモリ管理とガベージ コレクション メカニズムはシングルスレッドであるため、これは主に Python インタープリタの安定性を確保するためです。複数のスレッドが Python バイトコードを同時に実行できる場合、メモリ破損やその他の予期しないエラーが発生する可能性があります。

GIL の原理は比較的単純です。これは Python インタプリタによって維持されるロックであり、スレッドが Python バイトコードを実行すると、GIL を取得します。他のスレッドが Python バイトコードを実行したい場合は、GIL が解放されるまで待つ必要があります。 GIL が解放されると、他のスレッドが GIL を取得して Python バイトコードを実行できるようになります。

GIL の存在は、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ます。 GIL の制限により、Python バイトコードを同時に実行できるスレッドは 1 つだけであるため、マルチコア CPU の利点を十分に活用できません。特に Python コードに大量の I/O 操作がある場合、通常 I/O 操作によりプロセスがブロックされ、GIL が解放され、他のスレッドが Python バイトコードを実行できるため、マルチスレッドのパフォーマンスが向上します。明らか。

GIL の制限を克服するには、次の方法を使用できます:

• 複数のプロセスを使用します。マルチプロセスは、複数のプロセスが異なるタスクを同時に実行できるようにする、より軽量な 同時実行性 メカニズムです。プロセスは互いに独立しているため、GIL の制限はありません。ただし、マルチプロセスの作成と破棄のオーバーヘッドはマルチスレッドのオーバーヘッドよりも大きいため、一部の比較的独立したタスクの処理にのみ適しています。
• コルーチンを使用します。コルーチンは、複数のタスクを交互に実行できる軽量の同時実行メカニズムです。コルーチンのスイッチング オーバーヘッドはスレッドのオーバーヘッドよりもはるかに小さいため、マルチコア CPU をより有効に活用できます。ただし、コルーチンの プログラミング モデルは従来のスレッド プログラミング モデルとは異なるため、一定の 学習 コストが必要です。
• Cythonを使用します。 Cython は、Python コードを C コードにコンパイルできる ツール です。 C コードは複数のスレッドで実行できるため、Cython を使用すると GIL 制限を回避できます。ただし、Cython を使用するには、C 言語プログラミングの一定の基礎と、Python 仮想マシンの基礎となる原則についての一定の理解が必要です。

要約すると、Python GIL は Python の重要なメカニズムであり、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ます。マルチプロセッシング、コルーチン、Cython などのメソッドを使用して GIL の制限を克服し、Python のマルチスレッド パフォーマンスを向上させることができます。

以上がPython GIL (グローバル インタプリタ ロック): その背後にある原理とパフォーマンスへの影響を明らかにするの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。