Python 全局解释器锁 (GIL):理解、解决方法和并行性

Python的全局解释器锁(GIL)限制了多线程程序在CPython中的并行执行,影响CPU密集型任务的性能。通过多处理、异步编程和使用外部库如NumPy,可以绕过GIL实现并行性。GIL对I/O密集型任务影响较小,而多进程虽然提供真正并行性但增加内存开销和通信复杂性。

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简介:

Python 是一种流行的编程语言,以其简单性和多功能性而闻名,它采用全局解释器锁 (GIL) 来影响多线程 Python 程序的执行。在本文中,我们深入研究了 GIL 的复杂性、它对并行性的影响以及解决其局限性的策略。

了解全局解释器锁(GIL):

GIL 是一个互斥锁,它将 Python 字节码的执行限制在 CPython 解释器中一次只能执行一个线程。这意味着即使在多核系统上,也只有一个线程可以同时执行Python代码。引入 GIL 是为了简化内存管理并防止内存损坏,但它对 Python 的并发模型施加了一些限制。

GIL 的局限性:

有限的并行性: GIL 限制了多线程 Python 程序充分利用多个 CPU 核心的能力,特别是对于 CPU 密集型任务。这可能会影响需要大量计算的应用程序的性能。

I/O 密集型任务:虽然 I/O 密集型任务从多线程中获益较少,但 Python 线程仍然具有优势,因为它们可以在等待 I/O 操作完成时释放 GIL。

解决方案和解决方法:

多处理:该multiprocessing模块通过创建单独的进程提供了解决方案,每个进程都有自己的 Python 解释器和内存空间。进程绕过 GIL&#

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