GIL への解毒剤: Python で同時実行性を解き放つ秘密のレシピ

python の世界では、GIL (グローバル インタプリタ Lock) が常に制限でした同時実行性 性的障害。これにより、Python インタプリタは一度に 1 つの スレッド のみを実行することになり、マルチコア プロセッサの利用が妨げられ、プログラムのスループットが制限されます。ただし、Python エコシステムが成長するにつれて、GIL をバイパスして Python の同時実行性の可能性を引き出すいくつかの手法が登場しました。

コルーチン: 軽量の同時実行性

コルーチンは、別個のスレッドを作成せずに複数の関数を同時に実行できる軽量の同時実行メカニズムです。これは、関数の実行中に一時停止および再開することによって行われます。コルーチンの利点は次のとおりです。

• 軽量: コルーチンはスレッドよりもオーバーヘッドが少ないです。
• 構成可能性: コルーチンを簡単に組み合わせて、複雑な同時アプリケーションを作成できます。

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非同期 IO: ノンブロッキング操作

非同期 IO を使用すると、プログラムはメインスレッドをブロックせずに I/O 操作を実行できます。 I/O 操作が完了すると、コールバックまたはイベント ループを通じてプログラムに通知されます。非同期 IO テクノロジには次のものが含まれます:

• asyncio: 非同期アプリケーションを作成するための Python 標準ライブラリの framework。
• uvloop: asyncio の代替手段であり、より優れたパフォーマンスとスケーラビリティを提供します。

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マルチプロセッシング: 真の並列処理

マルチプロセッシングを使用すると、異なるプロセスで複数の Python インスタンスを作成して実行できます。 GIL は依然としてすべてのプロセスに存在しますが、マルチプロセッシングは GIL をバイパスして複数のコアを利用できます。マルチプロセッシング モジュールは次の機能を提供します:

• プール: 複数のワーカー プロセスを作成および管理します。
• マネージャー: 複数のプロセス間でメモリを共有します。

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コルーチン、非同期 IO、マルチプロセッシングを通じて、Python の同時実行性の可能性を解き放ち、GIL の制限を克服できます。これらのテクノロジーにより、より応答性の高いアプリケーションを作成し、マルチコア プロセッサを活用し、さまざまな同時実行ニーズに対するソリューションを提供できるようになります。 Python エコシステムが成長し続けるにつれて、これらのテクノロジーがさらに改良され、Python がより強力で多用途な 同時プログラミング言語になることが期待されます。

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