cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonEvolusi GIL: Landskap Perubahan Python Serentak

Evolusi GIL: Landskap Perubahan Python Serentak

Mar 02, 2024 pm 04:10 PM
pythonmultithreadinggilserentakpelbagai pemprosesan

GIL 的演变:并发 Python 的不断变化格局

Jurubahasa global

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.futuresmultiprocessingalat 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.
Peningkatan GIL dalam Python 3.8

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.
Peningkatan GIL dalam Python 3.10

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 Depan

Masa 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())

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!

Kenyataan
Artikel ini dikembalikan pada:编程网. Jika ada pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn Padam
Bagaimana anda membuat tatasusunan pelbagai dimensi menggunakan numpy?Bagaimana anda membuat tatasusunan pelbagai dimensi menggunakan numpy?Apr 29, 2025 am 12:27 AM

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.

Terangkan konsep 'penyiaran' dalam array Numpy.Terangkan konsep 'penyiaran' dalam array Numpy.Apr 29, 2025 am 12:23 AM

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

Terangkan cara memilih antara senarai, array.array, dan array numpy untuk penyimpanan data.Terangkan cara memilih antara senarai, array.array, dan array numpy untuk penyimpanan data.Apr 29, 2025 am 12:20 AM

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

Berikan contoh senario di mana menggunakan senarai python akan lebih sesuai daripada menggunakan array.Berikan contoh senario di mana menggunakan senarai python akan lebih sesuai daripada menggunakan array.Apr 29, 2025 am 12:17 AM

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

Bagaimana anda mengakses elemen dalam pelbagai python?Bagaimana anda mengakses elemen dalam pelbagai python?Apr 29, 2025 am 12:11 AM

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

Adakah pemahaman tuple mungkin di Python? Jika ya, bagaimana dan jika tidak mengapa?Adakah pemahaman tuple mungkin di Python? Jika ya, bagaimana dan jika tidak mengapa?Apr 28, 2025 pm 04:34 PM

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)

Apakah modul dan pakej dalam Python?Apakah modul dan pakej dalam Python?Apr 28, 2025 pm 04:33 PM

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.

Apa itu Docstring dalam Python?Apa itu Docstring dalam Python?Apr 28, 2025 pm 04:30 PM

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

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

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

Alat panas

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

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

SublimeText3 versi Inggeris

Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi terkini

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular