GIL のラボ: Python 同時実行の最前線を探索する

GIL の仕組み

GIL は、python インタプリタが同時に 1 つの thread のみを実行できるようにするミューテックス lock です。これは、Python のメモリ管理システムがスレッドセーフではないためで、複数のスレッドが同時に同じオブジェクトにアクセスすると、データの破損やプログラムのクラッシュが発生する可能性があります。 GIL は、現在実行中のスレッドを追跡することによって機能します。スレッドは、GIL で保護されたオブジェクトにアクセスする必要がある場合、GIL を取得しようとします。 GIL がすでに別のスレッドによって占有されている場合、そのスレッドは GIL が解放されるまでブロックされます。

GIL の制限事項

GIL は Python インタープリターの安定性を確保できますが、Python の並列機能も制限します。一度に実行できるスレッドは 1 つだけであるため、

マルチスレッド

プログラミングに Python を使用すると、非常に非効率になる可能性があります。 たとえば、次のコードを考えてみましょう:

リーリー

このコードは 10 個のスレッドを作成し、各スレッドは

task

という名前の関数を呼び出し、1 秒間スリープします。ただし、GIL により、これらのスレッドは次々に実行することしかできません。これは、並列環境では 1 秒で完了する可能性があるにもかかわらず、10 個のタスクすべてを完了するには 10 秒かかることを意味します。

GIL の制限を克服するテクニック

GIL の制限を克服するために使用できる手法がいくつかあります。

複数プロセス:
• 複数プロセスは、それぞれが独自のメモリ空間を持つ複数のプロセスを作成する 同時プログラミング 手法です。これにより、スレッドが異なるプロセスで並行して実行できるようになり、GIL の制限が回避されます。
Coroutine:
• Coroutine は、複数の関数を同じスレッドで実行できるようにする軽量の 並行性 メカニズムです。コルーチンは制御を明示的に放棄することで並列処理を実装し、他のコルーチンが実行できるようにします。
GIL リリース:
• 特定の状況では、GIL を解放して、他のスレッドをブロックせずにスレッドを実行できるようにすることができます。これは、concurrent.futures や multiprocessing などのライブラリを使用して実現できます。 ＃＃＃＃＃＃例＃＃＃＃＃＃
次の例は、複数のプロセスを使用して GIL の制限を克服する方法を示しています。 リーリー

このコードでは、マルチプロセス モジュールを使用して 10 個のプロセスを作成します。各プロセスは

task 関数を呼び出し、1 秒間スリープします。プロセスは並行して実行されるため、10 個のタスクすべてが 1 秒以内に完了します。 ＃＃＃＃＃＃結論は＃＃＃＃＃＃

GIL は Python の重要な機能であり、インタープリタの安定性を保証します。ただし、Python の並列機能も制限されます。 GIL の仕組みを理解し、マルチプロセッシング、コルーチン、GIL リリースなどのテクニックを活用することで、これらの制限を克服し、Python アプリケーションのパフォーマンスを向上させることができます。

以上がGIL のラボ: Python 同時実行の最前線を探索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。