GIL の死刑囚: 同時実行制限の突破と Python の解放

python GILLock

の束縛を打ち破る

Python の Global Interpreter Lock (GIL) は、複数のスレッドが同時にバイトコードを実行することを防ぐ保護メカニズムです。 Python インタープリターの threadsafety は保証されますが、特に CPU を集中的に使用するタスクでは、同時実行性 が犠牲になります。

GIL 制限を回避するには、いくつかのオプションがあります:

マルチスレッド

マルチスレッドにより、単一の Python プロセス内で並列スレッドを作成できます。 GIL はスレッドが Python バイトコードを同時に実行することを依然として禁止していますが、I/O 操作を実行したり、C 拡張機能を実行したり、ネイティブ コードを同時に実行したりすることはできます。

デモコード:

リーリー

この例では、io_bound_task は I/O バウンドであり、cpu_bound_task は CPU バウンドです。 GIL は I/O 操作をブロックしないため、2 つのスレッドを同時に実行できます。

＃＃＃プロセス＃＃＃

スレッドとは異なり、プロセスは

オペレーティング システム

レベルの同時エンティティです。これらは独自のメモリ空間とオペレーティング システム リソースを持っているため、GIL による制限を受けません。

デモコード:

リーリー この例では、それぞれが CPU を集中的に使用するタスクを実行する 4 つのプロセスを作成します。 GIL は単一プロセスに制限されているため、これらのタスクは並行して実行できます。

非同期

プログラミング

非同期プログラミングは、結果を待たずにイベントをトリガーできるノンブロッキング プログラミング パラダイムです。イベント ループやコールバックなどの手法を使用し、GIL ロックがある場合でも複数のタスクを並行して実行できるようにします。

デモコード:

リーリー この例では、asyncio ライブラリを使用して、2 つの I/O 集中型タスクを実行します。 asyncio はイベント ループを使用するため、これらのタスクは、GIL ロックがある場合でも同時に実行できます。

＃＃＃結論は＃＃＃

マルチスレッド、プロセス、非同期プログラミング技術を活用することで、GIL の制限を打ち破り、Python の同時実行の可能性を解き放つことができます。これは、CPU を集中的に使用するタスクのパフォーマンスを向上させ、大規模なアプリケーションのスケーラビリティを強化するために重要です。最適なアプローチの選択は、アプリケーションの特定のニーズと利用可能なリソースによって異なります。

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