CPython의 GIL(Global Interpreter Lock) 이해
GIL(Global Interpreter Lock)은 CPython의 동기화 메커니즘입니다. 파이썬 구현. 이는 멀티 코어 시스템에서도 Python 바이트코드 실행을 한 번에 단일 스레드로 제한합니다. 이는 특히 다중 코어에서 실행되는 코드의 경우 성능 병목 현상이 될 수 있습니다.
GIL이 왜 문제가 됩니까?
GIL의 주요 문제는 다음과 같습니다. 여러 스레드가 Python 바이트코드를 동시에 실행하는 것을 방지합니다. 이는 멀티 코어 시스템에서는 주어진 시간에 단 하나의 코어만 완전히 활용할 수 있음을 의미합니다. 결과적으로 병렬 처리를 위해 스레딩을 활용하는 애플리케이션은 추가 코어의 모든 이점을 활용하지 못할 수 있습니다.
GIL은 어떻게 작동합니까?
GIL은 잠금 기능을 수행합니다. Python 바이트코드를 실행하려는 스레드에서 획득해야 합니다. 한 번에 하나의 스레드만 GIL을 보유할 수 있습니다. 스레드가 GIL을 획득하면 스택 프레임, 힙 메모리 등 Python의 전역 상태를 수정할 수 있습니다.
GIL의 결과
GIL의 직렬화 Python 바이트코드 실행에는 여러 가지가 있습니다. 결과:
- 동시성 제한: 멀티 코어 시스템에서 실행되는 멀티 스레드 애플리케이션은 사용 가능한 모든 코어를 완전히 활용할 수 없습니다.
- 확장 프로그램 작성 과제: C 확장 작성자는 블로킹 I/O 수행 시 GIL을 인지하고 해제해야 합니다.
- 성능 병목 현상: 멀티스레딩에 크게 의존하는 코드는 GIL로 인해 성능 제한이 발생할 수 있습니다.
결론적으로 CPython의 GIL은 Python 바이트코드 실행을 한 번에 단일 스레드로 제한합니다. 이 동기화 메커니즘은 Python의 전역 상태를 보호하는 역할을 하지만 멀티 코어 시스템의 멀티 스레드 애플리케이션 성능에 영향을 미칠 수 있는 동시성 제한도 발생합니다.
위 내용은 GIL(Global Interpreter Lock)은 무엇이며 Python의 멀티스레딩 성능을 제한하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Linux 터미널에서 Python 버전을 보려고 할 때 Linux 터미널에서 Python 버전을 볼 때 권한 문제에 대한 솔루션 ... Python을 입력하십시오 ...

이 기사에서는 HTML을 구문 분석하기 위해 파이썬 라이브러리 인 아름다운 수프를 사용하는 방법을 설명합니다. 데이터 추출, 다양한 HTML 구조 및 오류 처리 및 대안 (SEL과 같은 Find (), find_all (), select () 및 get_text ()와 같은 일반적인 방법을 자세히 설명합니다.

이 기사는 딥 러닝을 위해 텐서 플로와 Pytorch를 비교합니다. 데이터 준비, 모델 구축, 교육, 평가 및 배포와 관련된 단계에 대해 자세히 설명합니다. 프레임 워크, 특히 계산 포도와 관련하여 주요 차이점

Python의 통계 모듈은 강력한 데이터 통계 분석 기능을 제공하여 생물 통계 및 비즈니스 분석과 같은 데이터의 전반적인 특성을 빠르게 이해할 수 있도록 도와줍니다. 데이터 포인트를 하나씩 보는 대신 평균 또는 분산과 같은 통계를보고 무시할 수있는 원래 데이터에서 트렌드와 기능을 발견하고 대형 데이터 세트를보다 쉽고 효과적으로 비교하십시오. 이 튜토리얼은 평균을 계산하고 데이터 세트의 분산 정도를 측정하는 방법을 설명합니다. 달리 명시되지 않는 한,이 모듈의 모든 함수는 단순히 평균을 합산하는 대신 평균 () 함수의 계산을 지원합니다. 부동 소수점 번호도 사용할 수 있습니다. 무작위로 가져옵니다 수입 통계 Fracti에서

이 기사는 Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask 및 요청과 같은 인기있는 Python 라이브러리에 대해 설명하고 과학 컴퓨팅, 데이터 분석, 시각화, 기계 학습, 웹 개발 및 H에서의 사용에 대해 자세히 설명합니다.

이 기사는 Python 개발자가 CLIS (Command-Line Interfaces) 구축을 안내합니다. Typer, Click 및 Argparse와 같은 라이브러리를 사용하여 입력/출력 처리를 강조하고 CLI 유용성을 향상시키기 위해 사용자 친화적 인 디자인 패턴을 홍보하는 세부 정보.

Python의 Pandas 라이브러리를 사용할 때는 구조가 다른 두 데이터 프레임 사이에서 전체 열을 복사하는 방법이 일반적인 문제입니다. 두 개의 dats가 있다고 가정 해

이 기사는 프로젝트 종속성 관리 및 충돌을 피하는 데 중점을 둔 Python에서 가상 환경의 역할에 대해 설명합니다. 프로젝트 관리 개선 및 종속성 문제를 줄이는 데있어 생성, 활성화 및 이점을 자세히 설명합니다.


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

VSCode Windows 64비트 다운로드
Microsoft에서 출시한 강력한 무료 IDE 편집기

WebStorm Mac 버전
유용한 JavaScript 개발 도구

DVWA
DVWA(Damn Vulnerable Web App)는 매우 취약한 PHP/MySQL 웹 애플리케이션입니다. 주요 목표는 보안 전문가가 법적 환경에서 자신의 기술과 도구를 테스트하고, 웹 개발자가 웹 응용 프로그램 보안 프로세스를 더 잘 이해할 수 있도록 돕고, 교사/학생이 교실 환경 웹 응용 프로그램에서 가르치고 배울 수 있도록 돕는 것입니다. 보안. DVWA의 목표는 다양한 난이도의 간단하고 간단한 인터페이스를 통해 가장 일반적인 웹 취약점 중 일부를 연습하는 것입니다. 이 소프트웨어는

SecList
SecLists는 최고의 보안 테스터의 동반자입니다. 보안 평가 시 자주 사용되는 다양한 유형의 목록을 한 곳에 모아 놓은 것입니다. SecLists는 보안 테스터에게 필요할 수 있는 모든 목록을 편리하게 제공하여 보안 테스트를 더욱 효율적이고 생산적으로 만드는 데 도움이 됩니다. 목록 유형에는 사용자 이름, 비밀번호, URL, 퍼징 페이로드, 민감한 데이터 패턴, 웹 셸 등이 포함됩니다. 테스터는 이 저장소를 새로운 테스트 시스템으로 간단히 가져올 수 있으며 필요한 모든 유형의 목록에 액세스할 수 있습니다.

Atom Editor Mac 버전 다운로드
가장 인기 있는 오픈 소스 편집기
