Menavigasi Padang Lombong GIL: Panduan Pengembaraan untuk Python Serentak

• python
• Concurrencyness
• GIL
• Berbilang benang
• Pelbagai proses

Fahami batasan GIL

GIL ialah mekanisme dalam Python yang membenarkan hanya satu benang untuk melaksanakan kod bait pada satu masa. Ini penting untuk pengurusan memori dan keselamatan benang, tetapi ia juga mengehadkan keselarian program berbilang benang. GIL terutamanya mempengaruhi tugas intensif CPU kerana ia tidak boleh dilaksanakan secara selari.

Petua untuk Bypass GIL

Terdapat beberapa cara untuk memintas sekatan GIL:

Gunakan berbilang proses:
• Proses adalah bebas daripada GIL, jadi anda boleh menggunakan berbilang proses untuk melaksanakan tugas intensif CPU. Contoh kod:

  import multiprocessing
  
  def task(n):
  # 执行 CPU 密集型任务
  return n * n
  
  if __name__ == "__main__":
  pool = multiprocessing.Pool(4)# 创建一个进程池
  results = pool.map(task, range(10000))# 使用进程池执行任务
  print(results)

Gunakan perpustakaan mesra GIL:
• Sesetengah perpustakaan seperti mesra GIL dan mereka menggunakan coroutine atau pelbagai pemprosesan untuk memintas GIL. Contoh kod: concurrent.futures 和 multiprocessing.dummy

  import concurrent.futures
  
  def task(n):
  # 执行 CPU 密集型任务
  return n * n
  
  if __name__ == "__main__":
  with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
  results = executor.map(task, range(10000))# 使用 GIL 友好的线程池执行任务
  print(results)

Gunakan sambungan C:
• GIL hanya berfungsi dengan kod bait Python, jadi anda boleh menggunakan sambungan C untuk melaksanakan tugas intensif CPU. Walau bagaimanapun, ini memerlukan tahap kemahiran pengaturcaraan yang lebih tinggi. Contoh kod:

  #include <Python.h>
  
  static PyObject* task(PyObject* self, PyObject* args) {
  int n;
  if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", &n)) {
  return NULL;
  }
  // 执行 CPU 密集型任务
  int result = n * n;
  return Py_BuildValue("i", result);
  }
  
  static PyMethodDef methods[] = {
  {"task", task, METH_VARARGS, "Task function"},
  {NULL, NULL, 0, NULL}
  };
  
  static struct PyModuleDef module = {
  PyModuleDef_HEAD_INIT,
  "mymodule",
  NULL,
  -1,
  methods
  };
  
  PyMODINIT_FUNC PyInit_mymodule(void) {
  return PyModule_Create(&module);
  }

Gunakan asyncio:
• asyncio ialah perpustakaan I/O tak segerak untuk Python yang menggunakan coroutine untuk memintas GIL. Contoh kod:

  import asyncio
  
  async def task(n):
  # 执行 CPU 密集型任务
  return n * n
  
  async def main():
  tasks = [task(i) for i in range(10000)]
  results = await asyncio.gather(*tasks)# 并行执行任务
  print(results)
  
  if __name__ == "__main__":
  asyncio.run(main())

Nota

Apabila memintas GIL, anda perlu memberi perhatian kepada perkara berikut:

Perlumbaan data:
• Memintas GIL boleh membawa kepada perlumbaan data, jadi primitif penyegerakan seperti kunci diperlukan untuk melindungi data kongsi.
Kesukaran Nyahpepijat:
• Memintas GIL boleh menyukarkan penyahpepijatan kerana beberapa utas mungkin dilaksanakan serentak.
Pertimbangan prestasi:
• Memintas GIL tidak selalu meningkatkan prestasi, terutamanya jika pertikaian kunci GIL teruk.

Kesimpulan

Memintas GIL ialah cara yang ampuh untuk meningkatkan kesesuaian dalam Python, tetapi ia juga perlu digunakan dengan berhati-hati. Dengan menggunakan berbilang pemprosesan, perpustakaan mesra GIL, sambungan C, atau asyncio, anda boleh memintas batasan GIL sambil mengelakkan kemungkinan perangkap. Dengan pertimbangan yang teliti dan pelaksanaan yang betul, anda boleh memanfaatkan sepenuhnya keupayaan serentak Python dan meningkatkan prestasi dan kebolehskalaan aplikasi anda.

Atas ialah kandungan terperinci Menavigasi Padang Lombong GIL: Panduan Pengembaraan untuk Python Serentak. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!