GIL Gallows Survivor: 同時実行 Python の不可能な旅

GIL (グローバル インタープリター ロック) は、python インタープリターのコア コンポーネントであり、これにより、実行場所に スレッド# が 1 つだけ存在することが保証されます。同時に##実行Pythonバイトコード。 GIL はスレッド safety を提供しますが、スレッドは逐次的にしか実行できないため、Python の 同時プログラミングの可能性も制限します。 GIL の制限を克服するために、そのロックを回避して

同時実行性

を実現するためのさまざまな技術が登場しました。これらのテクノロジーには次のものが含まれます:

マルチスレッド:

マルチスレッド

は、複数の CPU スレッドを使用してコードを並列実行するテクノロジです。 Python では、threading モジュールを使用してスレッドを作成および管理できます。ただし、GIL は、Python コードを同時に実行する各スレッドの機能を制限します。 リーリー このコードは 4 つのスレッドを作成しますが、GIL のため、同時に

task()

関数を実行できません。

マルチプログレス:

マルチプロセスは、複数の

オペレーティング システム

プロセスを使用してコードを並列実行するテクノロジです。 Python では、multiprocessing モジュールを使用してプロセスを作成および管理できます。スレッドとは異なり、プロセスには独自の Python インタープリターがあるため、GIL による制限を受けません。 リーリー このコードは 4 つのプロセスを作成し、GIL による制限を受けることなく、異なる CPU コアで

task()

関数を同時に実行できます。

ギルリフト:

GIL リリース

ツール

Python コードが GIL を一時的に解放できるようにし、他のスレッドまたはプロセスが Python コードを実行できるようにします。これは、concurrent.futures モジュールの ThreadPoolExecutor または ProcessPoolExecutor を使用して実現できます。 リーリー このコードは、スレッド プールを使用して

task()

関数を実行しますが、メイン スレッドは他のタスクを実行し続けることができます。 ＃＃＃＃＃＃結論は：＃＃＃＃＃＃ GIL は Python のネイティブ同時実行性を制限しますが、マルチスレッド、マルチプロセッシング、および GIL アンワインド技術を活用することで、

開発者

はそのロックを回避し、Python の同時実行性の可能性を最大限に活用できます。これらの手法により、Python は並列タスクを実行できるようになり、アプリケーションのパフォーマンスとスケーラビリティが向上します。

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