한 기사에서 Python GIL 읽기: 멀티스레드 프로그래밍을 더 쉽게 만들기

python GIL(Global Interpreter Lock)은 하나의 스레드 만 동시에 Python 바이트코드를 실행할 수 있도록 하는 메커니즘입니다. 이는 Python 인터프리터가 다중 스레드 환경에서 문제가 없도록 하는 데 도움이 되지만, 이는 다중 스레드 Python 프로그램이 실제로 병렬로 실행될 수 없음을 의미하기도 합니다.

GIL은 Python의 멀티스레드 성능에 큰 영향을 미치기 때문에 매우 중요한 개념입니다. Python 프로그램이 여러 스레드를 사용하는 경우 GIL은 이러한 스레드가 실제로 병렬로 실행되는 것을 방지합니다. 이는 Python 프로그램에 여러 스레드가 있더라도 한 번에 하나의 스레드만 실행할 수 있음을 의미합니다.

GIL은 여러 가지 이유로 존재합니다. 첫째, 여러 스레드가 동일한 Python 객체에 동시에 액세스하여 데이터 손상을 일으키는 것을 방지합니다. 둘째, Python 인터프리터의 구현을 단순화합니다. Python 인터프리터가 멀티스레딩

동시성을 처리할 필요가 없었다면 구현이 훨씬 간단했을 것입니다.

GIL은 멀티스레드 Python 프로그램이 실제로 병렬로 실행되는 것을 방지하지만 이것이 멀티스레드 Python 프로그램이 쓸모없다는 의미는 아닙니다. 경우에 따라 다중 스레드 Python 프로그램을 사용하면 프로그램 성능이 여전히 향상될 수 있습니다. 예를 들어, Python 프로그램이 많은 I/O 작업을 수행해야 하는 경우 다중 스레드를 사용하면 프로그램 성능이 향상될 수 있습니다. 이는 I/O 작업이 일반적으로 차단되기 때문입니다. 즉, 한 스레드가 I/O 작업을 수행하는 동안 다른 스레드는 계속 실행될 수 있습니다.

다음은 멀티스레딩을 사용하는 Python 프로그램의 예입니다.

으아악

이 프로그램은 10개의 스레드를 생성한 다음 이 스레드를 시작합니다. 각 스레드는 동일한 기능을 실행합니다.

일부 작업을 수행한 다음 반환됩니다. 메인 스레드는 계속하기 전에 모든 스레드의 실행이 완료될 때까지 기다립니다. worker()。函数 worker()

이 프로그램은 10개의 스레드를 병렬로 실행할 수 있지만 GIL의 존재로 인해 이러한 스레드는 실제로 병렬로 실행될 수 없습니다. 이는 이 프로그램에 여러 스레드가 있더라도 한 번에 하나의 스레드만 실행할 수 있음을 의미합니다.

GIL 문제를 해결하려면 다음 방법을 사용할 수 있습니다.

멀티스레딩 대신 멀티프로세싱을 사용하세요. 여러 프로세스는 GIL의 영향을 받지 않으므로 진정한 병렬 처리로 실행될 수 있습니다.
Cython이나 PyPy와 같은 GIL이 없는 Python 구현을 사용하세요. 이러한 구현은 GIL을 사용하지 않으므로 실제로 병렬로 실행할 수 있습니다.
GIL을 주의해서 사용하세요. 예를 들어 GIL이 유지되는 동안 장기 실행 작업을 수행하지 마세요.

전반적으로 GIL은 Python의 멀티스레드 성능에 큰 영향을 미치기 때문에 매우 중요한 개념입니다. Python 프로그램이 여러 스레드를 사용하는 경우 GIL은 이러한 스레드가 실제로 병렬로 실행되는 것을 방지합니다. 이는 Python 프로그램에 여러 스레드가 있더라도 한 번에 하나의 스레드만 실행할 수 있음을 의미합니다.

위 내용은 한 기사에서 Python GIL 읽기: 멀티스레드 프로그래밍을 더 쉽게 만들기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!