GIL の影: Python 同時実行の暗い側面を探る

GIL の本質

GIL は、python インタープリター内の基礎となる CPython インタープリター オブジェクトへのアクセスをシリアル化するために使用される相互排他的な ロックです。複数の スレッド が共有の データ構造 を同時に変更することを防止することで、スレッド の安全性 を確保します。スレッドが GIL を取得すると、そのスレッドはインタープリターに排他的にアクセスできるようになり、他のスレッドは GIL が解放されるまで待機する必要があります。

GIL の影響

GIL は Python の 同時実行性 に大きな影響を与えます。バイトコードを同時に実行できるのは 1 つのスレッドだけであるため、1 つのスレッドが集中的な計算を実行すると、他のスレッドはブロックされ、同時に実行できなくなります。 Python コードの実行に使用できるコアは 1 つだけであるため、これは特にマルチコア システムで問題になります。

デモGIL

次のコードは、Python の同時実行性に対する GIL の影響を示しています。 リーリー

GIL を使用しない場合、4 つのスレッドすべてが同時に実行され、利用可能なすべてのコアが利用されます。ただし、GIL により、これらのスレッドはシリアル化されるため、パフォーマンスが低下します。

GIL をバイパスする #GIL は Python における真の同時実行性を制限しますが、それを回避するために使用できる手法がいくつかあります。

複数のプロセス:
• それぞれに独自の GIL を持つ複数の Python プロセスを作成し、真の並列実行を可能にします。
サードパーティの同時実行ライブラリ:
• GIL をバイパスして独自の同時実行モデルを提供する、asyncio、Gevent、Tornado などのサードパーティ ライブラリを使用します。
Cython:
• Python コードを C 拡張機能にコンパイルし、GIL に依存しない同時実行性を有効にします。

代替プラン

GIL をバイパスする手法に加えて、Python での同時実行に利用できる代替手段があります。

コルーチン:
• コルーチンを使用すると、同じスレッド内で複数のタスクを一時停止および再開できるようになり、擬似同時実行性が実現します。
イベント駆動型プログラミング:
• asyncio などのイベント駆動型 フレームワークを使用して、利用可能なイベントが発生したときにタスクをスケジュールし、実行します。 ＃＃＃＃＃＃結論は＃＃＃＃＃＃
GIL は Python の同時実行性の制限要因であり、マルチコア システム上で実行される集中的な計算の並列処理を制限する可能性があります。 GIL をバイパスまたは置き換える手法はありますが、その影響を理解することは、Python アプリケーションのパフォーマンスを

最適化

するために重要です。さまざまな同時実行アプローチを比較検討することで、開発者は、GIL の制限を回避しながら Python の能力を最大化できます。

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