馴服 Python 的 GIL 野獸：駕馭並發性的藝術

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Python 的全域解釋器鎖定 (GIL) 是一個內建機制，它確保每次只有一個執行緒能夠執行 Python 字節碼。這個鎖是為了防止資料損壞，因為它阻止了多個執行緒同時修改共享資料。

GIL 的限制

#雖然 GIL 對於確保資料完整性至關重要，但它對 Python 的並發性也有重大限制：

• 順序性： GIL 強制所有執行緒依序執行，限制了 Python 並行程式的平行性。
• 瓶頸： 當一個執行緒在 I/O 操作或其他阻塞操作中等待時，GIL 會阻止其他執行緒執行。這可能會導致任務延遲和效能下降。

克服 GIL 的限制

雖然 GIL 無法完全繞過，但有一些技術可以減輕其對並發性的影響：

1. 多進程

#多進程是使用多個作業系統進程而不是 Python 執行緒來實現並發的。由於每個行程都有自己的 GIL，因此它們可以同時執行而沒有任何鎖爭用：

import multiprocessing

def task(num):
print(f"Process {num}: {num * num}")

if __name__ == "__main__":
processes = [multiprocessing.Process(target=task, args=(i,)) for i in range(4)]
for process in processes:
process.start()
for process in processes:
process.join()

2. 多執行緒與佇列

使用多執行緒和佇列可以實現並行性，同時避免 GIL 爭用。執行緒將任務放入佇列，而其他執行緒從佇列中獲取任務並執行它們：

import threading
import queue

queue = queue.Queue()

def producer():
for i in range(10):
queue.put(i)

def consumer():
while not queue.empty():
item = queue.get()
print(f"Thread: {item * item}")

threads = [threading.Thread(target=producer), threading.Thread(target=consumer)]
for thread in threads:
thread.start()
for thread in threads:
thread.join()

3. Greenlets

#Greenlets 是協程，它們允許您在單一執行緒中暫停和恢復函數。由於 Greenlets 不受 GIL 的約束，因此它們可以在不發生鎖爭用的情況下實現並發：

import gevent

def task(num):
print(f"Greenlet {num}: {num * num}")

gevent.joinall([gevent.spawn(task, i) for i in range(4)])

4. C/C 擴充

對於需要高效能的並發應用程序，可以編寫 C/C 擴充並將其與 Python 整合。 C/c 程式碼不受 GIL 的影響，因此可以提供更快的平行性：

#include <Python.h>

static PyObject* py_task(PyObject* self, PyObject* args) {
int num;
if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", &num)) {
return NULL;
}

// 执行任务
int result = num * num;

return Py_BuildValue("i", result);
}

static PyMethodDef methods[] = {
{"task", py_task, METH_VARARGS, "PerfORM a task in a C extension"},
{NULL, NULL, 0, NULL}
};

static PyModuleDef module = {
PyModuleDef_HEAD_INIT,
"c_extension",
"C extension for parallel task execution",
-1,
methods
};

PyMODINIT_FUNC PyInit_c_extension(void) {
return PyModule_Create(&module);
}

總結

Python 的 GIL 雖然對於保證資料完整性至關重要，但它會限制並發性。透過採用多進程、多執行緒與佇列、Greenlets 或 C/C 擴充等策略，您可以克服 GIL 的限制，釋放 Python 並發性的全部潛力。不過，在使用這些技術時，需要仔細考慮它們的優點、缺點和適用性。

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