pembangunan bahagian belakangTutorial PythonApakah Kunci Jurubahasa Global (GIL) dan Mengapakah Ia Mengehadkan Prestasi Berbilang Benang Python?
Memahami Global Interpreter Lock (GIL) dalam CPython
Global Interpreter Lock (GIL) ialah mekanisme penyegerakan dalam CPython, rujukan pelaksanaan Python. Ia mengehadkan pelaksanaan kod bait Python kepada satu utas pada satu masa, walaupun pada sistem berbilang teras. Ini boleh menjadi hambatan prestasi, terutamanya untuk kod yang dijalankan pada berbilang teras.
Mengapa GIL menjadi Isu?
Isu utama dengan GIL ialah ia menghalang berbilang benang daripada menjalankan kod bait Python secara serentak. Ini bermakna pada sistem berbilang teras, hanya satu teras boleh digunakan sepenuhnya pada bila-bila masa. Akibatnya, aplikasi yang menggunakan benang untuk selari mungkin tidak melihat manfaat penuh teras tambahan.
Bagaimanakah GIL Berfungsi?
GIL berfungsi sebagai kunci yang mesti diperolehi oleh mana-mana utas yang ingin melaksanakan kod bait Python. Hanya satu benang boleh memegang GIL pada satu masa. Apabila benang memperoleh GIL, ia dapat mengubah suai keadaan global Python, seperti bingkai tindanan dan ingatan timbunan.
Akibat GIL
Siri GIL pelaksanaan bytecode Python mempunyai beberapa akibat:
- Concurrency Had: Aplikasi berbilang benang yang berjalan pada sistem berbilang teras tidak dapat menggunakan sepenuhnya semua teras yang tersedia.
- Cabaran Penulisan Sambungan: Penulis sambungan C mesti mengetahui GIL dan melepaskannya semasa melakukan operasi menyekat I/O.
- Prestasi Bottlenecks: Kod yang sangat bergantung pada multi-threading mungkin mengalami pengehadan prestasi disebabkan GIL.
Kesimpulannya, GIL dalam CPython mengehadkan pelaksanaan bytecode Python kepada satu thread pada satu masa. Walaupun mekanisme penyegerakan ini berfungsi untuk melindungi keadaan global Python, ia juga menimbulkan had serentak yang boleh memberi kesan kepada prestasi aplikasi berbilang benang pada sistem berbilang teras.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah Kunci Jurubahasa Global (GIL) dan Mengapakah Ia Mengehadkan Prestasi Berbilang Benang Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AMAdakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.
Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AMAplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
Python vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AMPython lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.
Python dalam Tindakan: Contoh dunia nyataApr 18, 2025 am 12:18 AMAplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.
Penggunaan Utama Python: Gambaran Keseluruhan KomprehensifApr 18, 2025 am 12:18 AMPython digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.
Tujuan utama python: fleksibiliti dan kemudahan penggunaanApr 17, 2025 am 12:14 AMFleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.
Python: Kekuatan pengaturcaraan serba bolehApr 17, 2025 am 12:09 AMPython sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.
Belajar python dalam 2 jam sehari: panduan praktikalApr 17, 2025 am 12:05 AMYa, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular
MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.
