Evolusi GIL: Landskap Perubahan Python Serentak
lock (GIL) dalam python telah menjadi topik yang hangat diperkatakan sejak penubuhannya. Walaupun GIL memastikan bahawa jurubahasa Python hanya melaksanakan satu benang pada satu masa, dengan itu mengekalkan ingatan keselamatan, ia juga mengehadkan kemungkinan konkurensi. Artikel ini akan meneroka evolusi GIL daripada reka bentuk awalnya kepada status semasa dan hala tuju masa hadapan.
Asal usul GIL
GIL pada asalnya diperkenalkan dalam Python 1.5 untuk menghalang benang berbilang daripada mengubah suai objek yang sama secara serentak, mengakibatkan kerosakan data. Pada masa itu, Python digunakan terutamanya pada komputer teras tunggal, dan GIL bukanlah faktor pengehad utama.
Sekatan GIL
Dengan populariti komputer berbilang teras, batasan GIL telah menjadi jelas. Oleh kerana GIL hanya membenarkan satu utas untuk dilaksanakan pada satu masa, kod serentak hanya boleh dijalankan pada satu teras. Ini boleh menyebabkan masalah prestasi untuk aplikasi yang memerlukan banyak keselarasan.
Alternatif kepada GIL
Untuk mengatasi batasan GIL, beberapa alternatif telah dibangunkan:
- Berbilang proses: Buat berbilang proses Python, setiap satu dengan GILnya sendiri. Ini membolehkan konkurensi sebenar, tetapi mungkin kurang cekap disebabkan oleh overhed komunikasi antara proses.
- Perpustakaan pihak ketiga: seperti , yang menyediakan
concurrent.futures
和multiprocessing
alat untuk pelaksanaan tugasan selari dan serentak. Pustaka ini menggunakan kumpulan proses atau kolam benang untuk mengurus GIL, membolehkan kod dilaksanakan pada berbilang teras. - Coroutine (coroutine): Coroutine ialah mekanisme serentak ringan yang membolehkan pelbagai tugas dijeda dan disambung semula dalam urutan. Coroutine tidak memerlukan GIL, tetapi mereka bergantung pada penjadualan manual dan penukaran konteks.
Dalam Python 3.8, penambahbaikan besar pada GIL telah diperkenalkan untuk meningkatkan prestasi serentak. Penambahbaikan ini termasuk:
- Keluaran GIL berasaskan acara: GIL kini boleh dikeluarkan semasa acara gelung acara, seperti operasi I/O. Ini membenarkan utas lain untuk dilaksanakan semasa gelung acara mengendalikan operasi I/O.
- Latensi GIL Adaptif: Kependaman GIL melaraskan berdasarkan berapa banyak aplikasi anda menggunakan pelbagai benang. Apabila menggunakan lebih sedikit utas, kependaman GIL lebih panjang, membolehkan lebih banyak keselarasan.
Python 3.10 memperkenalkan penambahbaikan lanjut kepada GIL yang dipanggil
GIL berbutir halus. GIL berbutir halus mengecilkan skop GIL kepada blok kod yang lebih kecil, membolehkan kawalan serentak yang lebih halus. Ini amat berfaedah untuk aplikasi yang memerlukan konkurensi semasa operasi atom yang kerap.
Pandangan Masa DepanMasa depan GIL kekal tidak menentu. Walaupun pasukan pembangunan Python komited untuk terus menambah baik GIL, ada kemungkinan ia akan dialih keluar sepenuhnya dalam versi masa hadapan. Alternatif, seperti multiprocessing dan coroutines, terus matang dan mungkin menggantikan GIL sebagai mekanisme pilihan untuk concurrency dalam Python.
Kod demo
Gunakan untuk pemprosesan selari: concurrent.futures
import concurrent.futures def task(n): return n * n with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor: results = executor.map(task, range(10))
Gunakan async<strong>io<code>async<strong class="keylink">io</strong>
untuk coroutine:
import asyncio async def task(n): return n * n async def main(): tasks = [task(n) for n in range(10)] results = await asyncio.gather(*tasks) asyncio.run(main())
Ringkasan
Evolusi GIL dalam konkurensi Python adalah masalah yang kompleks dan mencabar. Memandangkan Python semakin memberi penekanan pada pemprosesan berbilang teras dan pengkomputeran berprestasi tinggi, masa depan GIL akan terus diawasi dengan teliti. Pembangun perlu menimbang faedah dan had GIL dan memilih mekanisme konkurensi yang sesuai untuk aplikasi tertentu mereka. Dengan memahami evolusi GIL, pembangun boleh membuat keputusan termaklum dan mencipta aplikasi Python serentak yang cekap dan berskala.
Atas ialah kandungan terperinci Evolusi GIL: Landskap Perubahan Python Serentak. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Buat tatasusunan pelbagai dimensi dengan numpy dapat dicapai melalui langkah-langkah berikut: 1) Gunakan fungsi numpy.array () untuk membuat array, seperti Np.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]) untuk membuat array 2D; 2) Gunakan np.zeros (), np.ones (), np.random.random () dan fungsi lain untuk membuat array yang diisi dengan nilai tertentu; 3) Memahami sifat bentuk dan saiz array untuk memastikan bahawa panjang sub-array adalah konsisten dan mengelakkan kesilapan; 4) Gunakan fungsi np.reshape () untuk mengubah bentuk array; 5) Perhatikan penggunaan memori untuk memastikan bahawa kod itu jelas dan cekap.

Broadcastinginginnumpyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.itsImplifiescode, enhancesreadability, andboostsperformance.here'showitworks: 1) smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2) CompatibeSt

Forpythondatastorage, chooselistsforflexabilityWithMixedDatatypes, array.arrayformemory-efficienthomogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatileButlessefficefientfientfientfientfientfientfientfientfientfientfientfientforydodeSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShoFficeSforaydataSetShoSforayDataSetsforayDataSetsforayDataSetsforaydataSetShiSforayDodeSforayDodeSforaydataSetRaydataSetRaydataSetRaydataSet

Pythonlistsarebetterthanarraysformanagingdiversedatatypes.1) listscanholdelementsofdifferenttypes, 2) thearedynamic, membolehkanEaseasyAdditionsandremoVals, 3) theofferintuitiitiveoperationslikeslicing, tetapi4).

ToAccessElementsInapyThonArray, useIndexing: my_array [2] AccessestHeTheRdeLement, returning3.pythonuseszero-berasaskanIndexing.1) USE sitiveandnegativeindexing: my_list [0] forthefirstelement, my_list [-1] forthelast.2) menggunakanSlicingForarangange: my_list [1: 5] ekstrakSelemen

Artikel membincangkan kemustahilan pemahaman tuple di Python kerana kekaburan sintaks. Alternatif seperti menggunakan tuple () dengan ekspresi penjana dicadangkan untuk mencipta tupel dengan cekap. (159 aksara)

Artikel ini menerangkan modul dan pakej dalam Python, perbezaan, dan penggunaannya. Modul adalah fail tunggal, manakala pakej adalah direktori dengan fail __init__.py, menganjurkan modul yang berkaitan secara hierarki.

Artikel membincangkan docstrings dalam python, penggunaan, dan faedah mereka. Isu Utama: Kepentingan Docstrings untuk Dokumentasi Kod dan Kebolehcapaian.


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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

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.

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular
