Enthüllung der Geheimnisse von Python GIL: das Hindernis für die gleichzeitige Multithread-Programmierung

Python GIL (Global Interpreter Lock) ist eine Mutex-Sperre, die sicherstellt, dass jeweils nur ein ThreadPythonBytecode ausführen kann. Dies schränkt die Leistung von Pythons multithreadigergleichzeitiger Programmierungein, gewährleistet aber auch die Stabilität und Sicherheitdes Python-Interpreters. Prinzip von GIL

GIL ist eine globale Sperre, die sich im Python-Interpreter befindet. Wenn ein Thread Python-Bytecode ausführen möchte, muss er zuerst die GIL erhalten. Wenn die GIL bereits von einem anderen Thread gehalten wird, muss dieser Thread warten, bis die GIL freigegeben wird.

GIL-Erfassung und -Freigabe sind beides atomare Vorgänge, was bedeutet, dass sie nur von einem Thread gleichzeitig ausgeführt werden können. Dadurch wird sichergestellt, dass die GIL nicht gleichzeitig von mehreren Threads gehalten wird, wodurch Datenwettläufe und Deadlocks vermieden werden.

Vor- und Nachteile von GIL

Der Vorteil von GIL besteht darin, dass es die Stabilität und Sicherheit des Python-Interpreters gewährleistet. Da nur ein Thread gleichzeitig Python-Bytecode ausführen kann, kommt es nicht zu Datenwettläufen und Deadlocks. Dies ist für einige Anwendungen, die die Datenkonsistenz sicherstellen müssen, sehr wichtig.

Der Nachteil von GIL besteht darin, dass es die Multithread-Parallelitäts-Programmierleistung von Python einschränkt. Da jeweils nur ein Thread Python-Bytecode ausführen kann, müssen diese Threads um die GIL konkurrieren, wenn mehrere Threads gleichzeitig ausgeführt werden, was zu Leistungseinbußen führt.

Alternativen zu GIL Für einige Anwendungen, die eine hohe Parallelitätsleistung erfordern, ist die GIL ein Engpass. Um dieses Problem zu lösen, hat die Python-Community einige Alternativen zu GIL vorgeschlagen, wie zum Beispiel:

Multiprozessprogrammierung:

Multiprozessprogrammierung ist eine gleichzeitige Programmiermethode, die die gleichzeitige Ausführung mehrerer Prozesse ermöglicht. Bei der Multiprozessprogrammierung verfügt jeder Prozess über eine eigene GIL, sodass kein Problem der GIL-Konkurrenz besteht. Allerdings hat die Multiprozessprogrammierung auch einige Nachteile, wie zum Beispiel einen hohen Kommunikationsaufwand zwischen Prozessen.

Asynchrone Programmierung:

Asynchrone Programmierung ist eine Methode der gleichzeitigen Programmierung, die es einem Thread ermöglicht, mehrere Aufgaben gleichzeitig zu bearbeiten. Wenn bei der asynchronen Programmierung eine Aufgabe warten muss, wird der Thread nicht blockiert und kann weiterhin andere Aufgaben ausführen. Dies kann die Parallelitätsleistung verbessern, aber die asynchrone Programmierung erfordert auch, dass

Programmierer
• komplexeren Code schreiben.
• Zusammenfassung GIL ist eine wichtige Sperre in Python, die die Stabilität und Sicherheit des Python-Interpreters gewährleistet. Allerdings schränkt die GIL auch die Leistung von Python bei gleichzeitiger Multithread-Programmierung ein. Für einige Anwendungen, die eine hohe Parallelitätsleistung erfordern, stellt die GIL einen Engpass dar. Um dieses Problem zu lösen, hat die Python-Community verschiedene Alternativen zur GIL vorgeschlagen, beispielsweise Multiprozessprogrammierung und asynchrone Programmierung.
Python GIL-Democode

Der folgende Code demonstriert die Verwendung von Pythons GIL:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

import threading   # 创建一个全局变量 global_variable = 0   # 创建一个线程函数 def increment_global_variable(): global global_variable for i in range(1000000): global_variable += 1   # 创建两个线程 thread1 = threading.Thread(target=increment_global_variable) thread2 = threading.Thread(target=increment_global_variable)   # 启动两个线程 thread1.start() thread2.start()   # 等待两个线程结束 thread1.join() thread2.join()   # 打印全局变量的值 print(global_variable)

Nach dem Login kopieren

Führen Sie diesen Code aus. Sie werden feststellen, dass der Wert der globalen Variablen nicht 2000000, sondern kleiner als dieser Wert ist. Dies liegt daran, dass die Existenz von GIL zwei Threads daran hindert, gleichzeitig Python-Bytecode auszuführen, was dazu führt, dass zwei Threads nicht gleichzeitig globale Variablen bearbeiten können.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEnthüllung der Geheimnisse von Python GIL: das Hindernis für die gleichzeitige Multithread-Programmierung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!