


Was ist die Global Interpreter Lock (GIL) und warum schr?nkt sie die Multithreading-Leistung von Python ein?
Dec 17, 2024 pm 02:45 PMGrundlegendes zum Global Interpreter Lock (GIL) in CPython
Der Global Interpreter Lock (GIL) ist ein Synchronisationsmechanismus in CPython, der Referenz Implementierung von Python. Es beschr?nkt die Ausführung von Python-Bytecode auf jeweils einen einzelnen Thread, selbst auf Multi-Core-Systemen. Dies kann ein Leistungsengpass sein, insbesondere bei Code, der auf mehreren Kernen ausgeführt wird.
Warum ist die GIL ein Problem?
Das Hauptproblem bei der GIL ist, dass sie verhindert, dass mehrere Threads gleichzeitig Python-Bytecode ausführen. Das bedeutet, dass bei Multicore-Systemen jeweils nur ein Kern voll ausgelastet werden kann. Daher k?nnen Anwendungen, die Threading für Parallelit?t nutzen, m?glicherweise nicht den vollen Nutzen zus?tzlicher Kerne nutzen.
Wie funktioniert die GIL?
Die GIL fungiert als Sperre Das muss von jedem Thread erworben werden, der Python-Bytecode ausführen m?chte. Es kann jeweils nur ein Thread die GIL enthalten. Wenn ein Thread die GIL erh?lt, kann er den globalen Status von Python ?ndern, z. B. den Stack-Frame und den Heap-Speicher.
Konsequenzen der GIL
Die Serialisierung der GIL Die Ausführung des Python-Bytecodes hat mehrere Konsequenzen:
- Parallelit?t Einschr?nkungen: Multithread-Anwendungen, die auf Multi-Core-Systemen ausgeführt werden, k?nnen nicht alle verfügbaren Kerne vollst?ndig nutzen.
- Herausforderungen beim Schreiben von Erweiterungen: Autoren von C-Erweiterungen müssen die GIL kennen und ver?ffentlichen beim Durchführen blockierender E/A-Vorg?nge.
- Leistungsengp?sse: Code, der stark darauf angewiesen ist Beim Multithreading kann es aufgrund der GIL zu Leistungseinschr?nkungen kommen.
Zusammenfassend l?sst sich sagen, dass die GIL in CPython die Ausführung von Python-Bytecode auf jeweils einen einzelnen Thread beschr?nkt. W?hrend dieser Synchronisierungsmechanismus dazu dient, den globalen Zustand von Python zu schützen, bringt er auch Parallelit?tseinschr?nkungen mit sich, die sich auf die Leistung von Multithread-Anwendungen auf Multi-Core-Systemen auswirken k?nnen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist die Global Interpreter Lock (GIL) und warum schr?nkt sie die Multithreading-Leistung von Python ein?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.

Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.

TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes

INPYTHON, ITERATORATORSAROBJECTSHATALWOULOUPING ThroughCollections Byimplementing__iter __ () und __Next __ (). 1) IteratorsworkviATheiterProtocol, verwendete __iter __ () toreturn thiteratorand__Next __ () torethentexteemtemuntemuntilstoperationSaised.2) und

Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn k?nnen Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter k?nnen durch Pfaddefinition erfasst werden, w?hrend Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden k?nnen. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.

Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zun?chst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schlie?lich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilit?t zu verbessern.

In Python sind Variablen, die in einer Funktion definiert sind, lokale Variablen und sind nur innerhalb der Funktion gültig. Extern definiert sind globale Variablen, die überall gelesen werden k?nnen. 1. lokale Variablen werden zerst?rt, wenn die Funktion ausgeführt wird. 2. Die Funktion kann auf globale Variablen zugreifen, kann jedoch nicht direkt ge?ndert werden, sodass das globale Schlüsselwort erforderlich ist. 3. Wenn Sie die ?u?eren Funktionsvariablen in verschachtelten Funktionen ?ndern m?chten, müssen Sie das nichtlokale Schlüsselwort verwenden. 4.. Variablen mit demselben Namen beeinflussen sich in verschiedenen Bereichen nicht gegenseitig; 5. Global muss bei der Modifizierung globaler Variablen deklariert werden, ansonsten werden ungebundener Fehler aufgeworfen. Das Verst?ndnis dieser Regeln hilft bei der Vermeidung von Fehler und zum Schreiben zuverl?ssigerer Funktionen.
