Alternatif Python GIL: Menolak Had Pengaturcaraan Berbilang Thread

python GIL (Global Interpreter Lock) ialah mekanisme yang digunakan untuk menghalang berbilang benang daripada melaksanakan bytecode secara serentak. Ia menjadikan Pythonjurubahasabenangselamat, tetapi juga menghasilkan prestasi pengaturcaraan berbilang benang yang lemah. Untuk menembusi batasan GIL, pelbagai alternatif telah dicadangkan, beberapa daripadanya telah disepadukan ke dalam penterjemah Python, dan yang lain disediakan sebagai perpustakaan pihak ketiga.

1. Had GIL

Python GIL ialah kunci mutex yang digunakan untuk memastikan hanya satu utas boleh melaksanakan kod bait Python pada masa yang sama. Ini menghalang berbilang benang daripada mengubah suai objek yang sama pada masa yang sama, menyebabkan perlumbaan data. Walau bagaimanapun, GIL juga mempunyai kesan negatif terhadap prestasi pengaturcaraan berbilang benang. Oleh kerana GIL hanya membenarkan satu utas untuk melaksanakan kod bait pada masa yang sama, utas lain mesti menunggu dalam barisan, yang boleh menyebabkan kesesakan prestasi yang serius.

2. GIL alternatif

Untuk menangani batasan GIL, pelbagai alternatif telah dicadangkan. Penyelesaian ini terutamanya dibahagikan kepada dua kategori: satu disepadukan ke dalam penterjemah Python, dan satu lagi disediakan sebagai perpustakaan pihak ketiga.

1. Alternatif GIL disepadukan ke dalam penterjemah Python

Dua alternatif GIL disepadukan ke dalam penterjemah Python:

Thread Local Storage (TLS): TLS membenarkan setiap thread mempunyai salinan pembolehubah tempatan sendiri, sekali gus mengelakkan persaingan untuk data dikongsi. Ini boleh meningkatkan prestasi pengaturcaraan berbilang benang, tetapi juga meningkatkan penggunaan memori.
• Pengaturcaraan serentakAlatPakej (concurrent.futures): Modul concurrent.futures menyediakan satu siri alatan untuk pengaturcaraan serentak, termasuk kolam benang dan kumpulan proses. Kolam benang boleh digunakan untuk mengurus penciptaan dan pemusnahan benang, manakala kolam proses boleh digunakan untuk mengurus penciptaan dan pemusnahan proses. Kedua-dua alat boleh meningkatkan prestasi pengaturcaraan berbilang benang.

2. Alternatif GIL disediakan oleh perpustakaan pihak ketiga

Selain alternatif GIL yang disepadukan ke dalam penterjemah Python, terdapat beberapa perpustakaan pihak ketiga yang turut menyediakan alternatif GIL. Perpustakaan ini termasuk:

Cython: Cython ialah pengkompil yang menyusun kod Python ke dalam kod C. Kod C boleh dilaksanakan secara selari, jadi menggunakan Cython boleh meningkatkan prestasi pengaturcaraan berbilang benang dalam Python.
Numba: Numba ialah pengkompil yang menyusun kod Python ke dalam kod mesin. Kod mesin juga boleh dilaksanakan secara selari, jadi menggunakan Numba juga boleh meningkatkan prestasi pengaturcaraan berbilang benang dalam Python.
PyPy: PyPy ialah penterjemah yang melaksanakan bahasa Python. PyPy menggunakan pelaksanaan GIL berbeza yang meningkatkan prestasi pengaturcaraan berbilang benang.

3 Pilih alternatif GIL yang betul

Terdapat beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan semasa memilih alternatif GIL:

Ciri aplikasi: Beberapa alternatif GIL lebih sesuai untuk jenis aplikasi tertentu. Contohnya, TLS lebih sesuai untuk aplikasi dengan perlumbaan data yang lebih sedikit, manakala kit alat pengaturcaraan serentak lebih sesuai untuk aplikasi dengan perlumbaan data yang lebih banyak.
Keperluan prestasi aplikasi anda: Terdapat alternatif GIL yang menawarkan prestasi yang lebih tinggi tetapi mungkin memerlukan lebih banyak memori atau pengaturcaraan yang lebih kompleks.
Keperluan keserasian untuk aplikasi: Sesetengah alternatif GIL mungkin tidak serasi dengan perpustakaan Python atau
• rangka kerja tertentu.

Selepas menimbang faktor ini, anda boleh memilih alternatif GIL yang sesuai untuk meningkatkan prestasi pengaturcaraan berbilang benang Python.

4. Kod demo

Kod demo berikut menunjukkan cara menggunakan modul concurrent.futures untuk meningkatkan prestasi pengaturcaraan berbilang benang Python:

import concurrent.futures

# 要执行的任务列表
tasks = [1, 2, 3, 4, 5]

# 使用线程池执行任务
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
# 使用map()方法并行执行任务
results = executor.map(lambda x: x * x, tasks)

# 打印结果
print(results)

Kod ini meningkatkan prestasi program dengan menggunakan kumpulan benang untuk melaksanakan tugas secara selari.

Atas ialah kandungan terperinci Alternatif Python GIL: Menolak Had Pengaturcaraan Berbilang Thread. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!