GIL からのフォールアウト: 同時実行 Python での予期せぬ結果

python は、広範なライブラリと フレームワークを備えた強力で多用途の プログラミング言語であり、人気の選択肢になりつつありますデータ サイエンス、機械学習、その他のコンピューティング集約型タスクに適しています。ただし、Python の並列処理機能は Global Interpreter Lock (GIL) によって制限されており、場合によっては意図しない結果が生じる可能性があります。

GILの役割

GIL は、Python インタープリターが同時に 1 つの

スレッド のみを実行できるようにする軽量のロック メカニズムです。これは、複数のスレッドが Python バイトコードを同時に実行できないことを意味し、共有データが同時に変更される競合状態を回避します。 GIL は、インタプリタの安定性とデータの整合性にとって重要です。

同時実行による予期せぬ結果

GIL は

セキュリティ を確保するために重要ですが、同時実行性 のパフォーマンスに悪影響を与える可能性もあります。複数のスレッドが GIL 上で競合すると、ブロックや遅延が発生する可能性があります。これは、多数の並列タスクが同時に実行される計算集約型タスクの場合に特に問題になります。

サンプルコード

次のコードは、Python で GIL を使用すると、どのようにして意図しない結果が生じるかを示しています:

リーリー

GIL を使用しない場合、このコードは 10000000 (スレッド数とスレッドごとのループ数の積) を出力します。ただし、GIL により、スレッドは一度に 1 つしか実行できないため、最終結果は予想よりも大幅に低くなります。

GIL を避ける

高い同時実行性

を必要とするアプリケーションの場合、次の方法で GIL を回避できます。

マルチプロセスの使用:
• マルチプロセスを使用すると、それぞれが独自の GIL を持つ独立したプロセスを並行して実行できます。
Cython の使用:
• Cython は、Python コードを C または c コードにコンパイルできるため、GIL の制限がなくなります。
コルーチンの使用:
• コルーチンを使用すると、GIL を必要とせずに、単一スレッド内で関数の実行を一時停止および再開できます。 ＃＃＃＃＃＃結論は＃＃＃＃＃＃
GIL は、Python のスレッドの安全性を確保するための重要なメカニズムです。ただし、同時実行パフォーマンスに予期せぬ影響を与える可能性もあります。

プログラマ

は、GIL の制限を理解し、アプリケーションのニーズに基づいて適切な同時実行戦略を選択する必要があります。マルチプロセッシング、Cython、またはコルーチンを使用すると、GIL の制限を回避し、Python の並列処理機能を最大限に活用できます。

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