GIL의 사형수: 동시성 제한을 깨고 Python을 해방함

Break the 족쇄lock of python

GIL

Python의 GIL(Global Interpreter Lock)은 여러 스레드가 바이트코드를 동시에 실행하는 것을 방지하는 보호 메커니즘입니다. Python 인터프리터의 스레딩안전성을 보장하지만 특히 CPU 집약적인 작업에서는 동시성을 희생합니다.

GIL 제한을 우회하려면 다음과 같은 몇 가지 옵션이 있습니다.

멀티스레딩

멀티스레딩을 사용하면 단일 Python 프로세스 내에서 병렬 스레드를 생성할 수 있습니다. GIL은 여전히 ​​스레드가 Python 바이트코드를 동시에 실행하는 것을 방지하지만 I/O 작업을 수행하거나 C 확장을 실행하거나 네이티브 코드를 동시에 실행할 수 있습니다.

데모 코드:

으아악

이 예에서 io_bound_task 是 I/O 密集型的，cpu_bound_task는 CPU를 많이 사용합니다. GIL은 I/O 작업을 차단하지 않기 때문에 두 스레드가 동시에 실행될 수 있습니다.

프로세스

스레드와 달리 프로세스는 운영 체제 수준의 동시 엔터티입니다. 자체 메모리 공간과 운영 체제 리소스가 있으므로 GIL의 제한을 받지 않습니다.

데모 코드:

으아악

이 예에서는 각각 CPU 집약적인 작업을 실행하는 4개의 프로세스를 만들었습니다. GIL은 단일 프로세스로 제한되므로 이러한 작업은 병렬로 실행될 수 있습니다.

비동기프로그래밍

비동기 프로그래밍은 결과를 기다리지 않고 이벤트가 트리거될 수 있도록 하는 비차단 프로그래밍 패러다임입니다. 이벤트 루프 및 콜백과 같은 기술을 사용하여 GIL 잠금이 있는 경우에도 여러 작업을 병렬로 실행할 수 있습니다.

데모 코드:

으아악

이 예에서는 asyncio 라이브러리를 사용하여 두 가지 I/O 집약적인 작업을 수행합니다. asyncio는 이벤트 루프를 사용하므로 이러한 작업은 GIL 잠금이 있어도 동시에 실행될 수 있습니다.

결론

멀티스레딩, 프로세스 및 비동기 프로그래밍 기술을 활용하여 GIL의 한계를 깨고 Python의 동시성 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다. 이는 CPU 집약적 작업의 성능을 향상하고 대규모 애플리케이션의 확장성을 향상시키는 데 중요합니다. 최선의 접근 방식을 선택하는 것은 애플리케이션의 특정 요구 사항과 사용 가능한 리소스에 따라 달라집니다.

위 내용은 GIL의 사형수: 동시성 제한을 깨고 Python을 해방함의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!