Pythons GIL (Global Interpreter Lock) begrenzt Multithread -Programme, um echtes paralleles Computing in CPython zu implementieren. 1. Der Hauptgrund für GIL ist die Vereinfachung des Speichermanagements und die Gew?hrleistung der Gewinne durch Referenzz?hlmechanismus. 2. Für CPU-intensive Aufgaben ist GIL zu einem Engpass geworden, und Multi-Threading kann die Vorteile von Multi-Core nicht nutzen, und die Ausführungseffizienz wurde nicht verbessert oder sogar verringert. 3. In I/O-intensiven Aufgaben, GUI-Anwendungen und anderen Szenarien k?nnen Threads die Reaktionseffizienz weiterhin verbessern, indem Ressourcen aufgegeben werden. 4. Optionale Alternativen umfassen die Verwendung der Multiprocessing-Bibliothek für Multi-Process-Programmierung, die Verwendung von Python ohne GIL, um Jython oder Ironpython zu implementieren, und das Aufrufen von Bibliotheken von Drittanbietern, die GIL wie Numpy und Tensorflow ver?ffentlichen. Es ist der Schlüssel, das Anwendungsszenario zu verstehen und das richtige Parallelit?tsmodell auszuw?hlen.

Der Python Global Interpreter Lock oder GIL ist ein Mechanismus, der im CPython-Interpreter (die Standard- und am weitesten verbreitete Implementierung von Python) verwendet wird, um sicherzustellen, dass nur ein Thread zu einem Zeitpunkt innerhalb eines einzelnen Prozesses Python-Bytecode ausführt. Dies mag einschr?nkend klingen, insbesondere wenn Sie versuchen, Multi-Thread-Anwendungen zu schreiben, um mehrere CPU-Kerne zu nutzen, aber es steckt mehr als nur das.

Warum existiert der Gil?

Der GIL existiert haupts?chlich aus Einfachheit und Leistungsgründen - insbesondere aus der Speicherverwaltung.
CPython verwendet die Referenzz?hlung, um den Speicher zu verwalten: Jedes Objekt hat eine Anzahl davon, wie viele Referenzen darauf hinweisen. Wenn diese Anzahl auf Null f?llt, kann der Speicher befreit werden.

In einer Multi-Thread-Umgebung ist diese Referenzz?hlung jedoch nicht mit einem Thread sicher, wenn es nicht durch ein Schloss geschützt ist. Anstatt jeden kleinen Betrieb zu sperren, der mit der Verfolgung von Referenzen verbunden ist, bietet der GIL ein einziges globales Sperre, das die Dinge erheblich vereinfacht.

• Es macht das Speicherverwaltungssystem sicherer und leichter zu warten.
• Es vermeidet Rennbedingungen im Dolmetscher, ohne dass für jede interne Datenstruktur feink?rnige Schl?sser erforderlich ist.

W?hrend der GIL dazu beitr?gt, die Implementierung von CPython relativ einfach und effizient zu halten, führt sie auch eine bekannte Einschr?nkung ein.

Wie wirkt sich der GIL auf Multi-Thread-Programme aus?

Wenn Ihr Python-Programm mehrere Threads verwendet und meistens CPU-gebundene Arbeiten (wie numerische Computer, Bildverarbeitung oder maschinelles Lernen), wird der GIL zum Engpass, da es diese Threads dazu zwingt, nacheinander auszuführen, und nicht wirklich parallel.

Zum Beispiel:

• Sie starten 4 Threads auf einer 4-Core-Maschine.
• Jeder Thread macht schweres Computer.
• Wegen des Gil l?uft nur ein Thread gleichzeitig.
• Das Ergebnis? Ihr Programm beschleunigt nicht - manchmal verlangsamt es sich sogar aufgrund des Kontextschaltaufwandes.

Dieses Verhalten überrascht h?ufig Entwickler aus anderen Sprachen, in denen Themen gleichzeitig über Kerne laufen k?nnen.

Es ist jedoch nicht alles verloren. Es gibt Szenarien, in denen das Threading immer noch hilft, wie z. B.:

• I/O-gebundene Programme (z. B. Lesen/Schreiben von Dateien, Netzwerkanforderungen)
• Aufgaben, die Zeit damit verbringen, auf externe Ressourcen zu warten
• GUI -Anwendungen, bei denen Reaktionsf?higkeit wichtig ist

In diesen F?llen k?nnen Threads w?hrend des Wartens die Kontrolle liefern, sodass andere Fortschritte machen k?nnen - auch mit dem GIL.

Was sind die Alternativen?

Wenn Sie wirklich eine echte Parallelit?t in Python für CPU-gebundene Aufgaben ben?tigen, wird das Faden nicht schneiden-aber es gibt Alternativen:

• Verwenden Sie Multiprocessing : Dies umgeht die GIL vollst?ndig, indem Sie separate Prozesse anstelle von Threads lasieren. Jeder Prozess hat seinen eigenen Python -Interpreter und einen Speicherraum. Dies erm?glicht die volle Verwendung mehrerer CPUs.

• Versuchen Sie es mit alternativen Implementierungen : Jython und Ironpython haben keinen Gil, obwohl sie mit ihren eigenen Kompromisse einhergehen. Pypy kann in einigen Thread -Szenarien eine bessere Leistung bieten, hat aber immer noch einen GIL.

• Offload -Arbeiten zu Erweiterungen : Viele Bibliotheken wie Numpy oder TensorFlow geben den GIL intern frei, wenn sie schwere Berechnungen durchführen, sodass eine echte Parallelit?t unter der Haube erm?glicht, auch wenn der Python -Code selbst begrenzt ist.

Es gibt auch kontinuierliche Nachforschungen, die GIL vollst?ndig von CPython zu entfernen. Dies würde jedoch erhebliche ?nderungen am Dolmetscher erfordern und m?glicherweise Leistungsprobleme an anderer Stelle einführen.

Letzte Gedanken

Der GIL ist eine Designauswahl in CPython, die die Speicherverwaltung vereinfacht, aber die echte Parallelit?t in Multi-Threaded-CPU-gebundenen Python-Programmen einschr?nkt. Es ist wichtig zu verstehen, welche Art von Arbeitsbelastung Ihre Anwendung hat - und w?hlen Sie Threading, Multiprocessing- oder Async -Techniken entsprechend.

Wenn Sie sich mit vielen CPU -Arbeiten befassen, gehen Sie mit Multiprocessing. Wenn Sie haupts?chlich auf I/A warten, kann das Threading noch helfen. Und wenn Sie optimierte Bibliotheken verwenden, k?nnen sie m?glicherweise bereits das GIL -Problem hinter den Kulissen behandeln.

Das ist es im Grunde genommen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist das Python Global Interpreter Lock?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!