GIL 的死囚區：打破並發限制並解放 Python

打破 python GIL 的枷鎖定

Python 的全域解釋器鎖定（GIL）是一種保護機制，可防止多執行緒同時執行字節碼。雖然它確保了 Python 解釋器的線程安全性，但這犧牲了並發性，尤其是在 CPU 密集型任務中。

要繞過 GIL 的限制，有幾個選擇：

多執行緒

多執行緒允許在單一 Python 進程內建立並行執行緒。雖然 GIL 仍會阻止執行緒同時執行 Python 字節碼，但它們可以並發執行 I/O 操作、執行 C 擴充功能或執行本機程式碼。

示範程式碼：

#

import threading

def io_bound_task():
with open("large_file.txt", "r") as f:
data = f.read()

def cpu_bound_task():
for i in range(1000000):
i * i

threads = []
threads.append(threading.Thread(target=io_bound_task))
threads.append(threading.Thread(target=cpu_bound_task))

for thread in threads:
thread.start()

for thread in threads:
thread.join()

在此範例中，io_bound_task 是 I/O 密集型的，cpu_bound_task 是 CPU 密集型的。由於 GIL 不會阻止 I/O 操作，因此兩個執行緒可以並發執行。

進程

與執行緒不同，行程是作業系統等級的並發實體。它們具有自己的記憶體空間和作業系統資源，因此不受 GIL 的限制。

示範程式碼：

#

import multiprocessing

def cpu_bound_task(n):
for i in range(1000000):
i * i

if __name__ == "__main__":
processes = []
for i in range(4):
processes.append(multiprocessing.Process(target=cpu_bound_task, args=(i,)))

for process in processes:
process.start()

for process in processes:
process.join()

在此範例中，我們建立了 4 個進程，每個進程都執行一個 CPU 密集型任務。由於 GIL 僅限於單一進程，因此這些任務可以並行執行。

非同步程式設計

#非同步程式設計是一種非阻塞程式設計範例，允許在無需等待結果的情況下觸發事件。它使用諸如事件循環和回調之類的技術，從而允許並行執行多個任務，即使它們有 GIL 鎖定。

示範程式碼：

#

import asyncio

async def io_bound_task():
reader, writer = await asyncio.open_connection("example.com", 80)
writer.write(b"GET / Http/1.1

")
data = await reader.read(1024)
print(data.decode())

async def main():
await asyncio.gather(io_bound_task(), io_bound_task())

asyncio.run(main())

在此範例中，我們使用 asyncio 函式庫執行兩個 I/O 密集型任務。由於 asyncio 使用事件循環，因此這些任務可以同時執行，即使它們有 GIL 鎖定。

結論

透過利用多執行緒、進程和非同步程式技術，我們可以打破 GIL 的限制，釋放 Python 的並發潛力。這對於提高 CPU 密集型任務的效能和增強大型應用程式的可擴充性至關重要。選擇最佳方法取決於應用程式的特定需求和可用資源。

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