Penawar kepada GIL: Resipi Rahsia untuk Melancarkan Concurrency dalam Python

Dalam dunia python, GIL (jurubahasa global lock) sentiasa menjadi halangan yang mengehadkan konkurensi. Ia memaksa jurubahasa Python untuk melaksanakan hanya satu benang pada satu masa, menghalang penggunaan pemproses berbilang teras dan mengehadkan pemprosesan program. Walau bagaimanapun, apabila ekosistem Python telah berkembang, beberapa teknik telah muncul untuk memintas GIL dan membuka kunci potensi konkurensi Python.

Coroutine: konkurensi ringan

Coroutine ialah mekanisme konkurensi ringan yang membolehkan berbilang fungsi dilaksanakan secara serentak tanpa membuat rangkaian berasingan. Mereka melakukan ini dengan menjeda dan menyambung semula semasa pelaksanaan fungsi. Kebaikan coroutine termasuk:

• Ringan: Coroutine mempunyai overhed kurang daripada benang.
• Kebolehkomposan: Coroutines boleh digubah bersama dengan mudah untuk mencipta aplikasi serentak yang kompleks.

import asyncio

async def coro1():
print("协程1")

async def coro2():
print("协程2")

async def main():
tasks = [coro1(), coro2()]
await asyncio.gather(*tasks)

IO tak segerak: operasi tidak menyekat

IO tak segerak membolehkan program melaksanakan operasi I/O tanpa menyekat utas utama. Apabila operasi I/O selesai, program akan dimaklumkan melalui panggilan balik atau gelung peristiwa. Teknologi IO tak segerak termasuk:

• asyncio: Satu rangka kerja dalam perpustakaan standard Python untuk menulis aplikasi tak segerak.
• uvloop: Alternatif kepada asyncio, memberikan prestasi dan kebolehskalaan yang lebih baik.

import asyncio

async def main():
reader, writer = await asyncio.open_connection("example.com", 80)
...# 进行网络操作

Pemprosesan berbilang: selari sebenar

Pemprosesan berbilang membolehkan anda mencipta dan melaksanakan berbilang tika Python dalam proses yang berbeza. Walaupun GIL masih wujud dalam setiap proses, multiprocessing boleh memintasnya dan memanfaatkan berbilang teras. Modul pemproses berbilang menyediakan fungsi berikut:

• Kolam: Cipta dan urus berbilang proses pekerja.
• Pengurus: Kongsi memori antara pelbagai proses.

import multiprocessing

def worker(num):
print(f"工作进程 {num}")

if __name__ == "__main__":
p = multiprocessing.Pool(processes=4)
p.map(worker, range(4))

Kesimpulan

Melalui coroutine, IO asynchronous, dan multiprocessing, kami dapat membuka kunci potensi concurrency Python dan mengatasi batasan GIL. Teknologi ini membolehkan kami menulis aplikasi yang lebih responsif, memanfaatkan pemproses berbilang teras dan menyediakan penyelesaian untuk pelbagai keperluan serentak. Memandangkan ekosistem Python terus berkembang, kami menjangkakan untuk melihat pemurnian lanjut teknologi ini, menjadikan Python bahasa pengaturcaraan serentak yang lebih berkuasa dan serba boleh.

Atas ialah kandungan terperinci Penawar kepada GIL: Resipi Rahsia untuk Melancarkan Concurrency dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!