GIL 絞刑架的逃生者：並發 Python 的不可能之旅

GIL（全域解釋器鎖定）是python 解譯器的核心元件，它確保同一時間只有一個執行緒執行Python 字節碼。雖然 GIL 提供了線程安全性性，但它也限制了 Python 在並發程式設計方面的潛力，因為執行緒只能串行執行。

為了克服 GIL 的限制，出現了各種技術來規避其鎖定並實現並發。這些技術包括：

多執行緒：

#多執行緒是一種利用多個 CPU 執行緒來並行執行程式碼的技術。在 Python 中，使用 threading 模組可以建立和管理執行緒。然而，GIL 限制了每個執行緒同時執行 Python 程式碼的能力。

import threading

def task():
# 执行耗时的操作

threads = []
for i in range(4):
thread = threading.Thread(target=task)
threads.append(thread)
thread.start()

for thread in threads:
thread.join()

這段程式碼建立 4 個線程，但由於 GIL，它們不能同時執行 task() 函數。

多重行程：

#多進程是一種利用多個作業系統進程來並行執行程式碼的技術。在 Python 中，使用 multiprocessing 模組可以建立和管理進程。與執行緒不同，進程擁有自己的 Python 解釋器，因此不受 GIL 的限制。

import multiprocessing

def task():
# 执行耗时的操作

processes = []
for i in range(4):
process = multiprocessing.Process(target=task)
processes.append(process)
process.start()

for process in processes:
process.join()

這段程式碼創建 4 個進程，並且它們可以在不同的 CPU 核心上同時運行 task() 函數，不會受到 GIL 的限制。

GIL 解除：

#GIL 解除工具允許 Python 程式碼暫時釋放 GIL，從而允許其他執行緒或進程執行 Python 程式碼。這可以透過使用 concurrent.futures 模組中的 ThreadPoolExecutor 或 ProcessPoolExecutor 來實現。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def task():
# 执行耗时的操作

with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
executor.submit(task)# 提交任务到线程池

這段程式碼使用執行緒池執行 task() 函數，而主執行緒可以繼續執行其他任務。

結論：

雖然 GIL 限制了 Python 的原生並發性，但透過利用多執行緒、多進程和 GIL 解除技術，開發人員可以規避其鎖定並充分利用 Python 的並發潛力。這些技術使 Python 能夠執行平行任務，從而提高應用程式的效能和可擴展性。

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