Qu'est-ce que le verrouillage mondial des interprètes (GIL) dans Python?

Qu'est-ce que le verrouillage mondial des interprètes (GIL) dans Python?

Le verrouillage mondial de l'interprète (GIL) est un mutex (ou un verrou) qui protège l'accès aux objets Python, empêchant plusieurs threads d'exécuter les décodes python à la fois. Ce verrou est nécessaire principalement parce que la gestion de la mémoire de Python n'est pas un thread-safe. Le GIL est implémenté dans CPYthon, qui est l'implémentation la plus utilisée du langage de programmation Python.

Le but du GIL est de simplifier la mise en œuvre de l'interpréteur CPYthon en faisant l'hypothèse qu'un seul thread exécute des bytecodes python à la fois. Cette approche élimine le besoin de mécanismes de verrouillage complexes pour chaque objet ou pour les opérations atomiques sur des ressources partagées. Cependant, le GIL n'empêche pas le filetage; Cela affecte simplement comment les threads peuvent fonctionner simultanément.

Comment le GIL affecte-t-il les performances de la lecture multithon dans Python?

Le GIL a un impact significatif sur les performances de la lecture multithon dans Python, en particulier pour les tâches liées au processeur. Étant donné que le GIL permet à un seul thread d'exécuter des bytecodes Python à tout moment, une véritable exécution parallèle des threads n'est pas possible pour les opérations qui impliquent l'interprète. Cela signifie que plusieurs threads ne peuvent pas utiliser plusieurs cœurs d'un CPU pour accélérer les tâches liées au processeur.

Pour les tâches liées aux E / S, cependant, le GIL peut avoir un impact moins notable. Lorsque les threads attendent les opérations d'E / S (comme la lecture d'un fichier ou d'un réseau), le GIL peut être libéré, permettant à d'autres threads d'exécuter. Cela signifie que les applications liées aux E / S peuvent toujours bénéficier de la lecture multithre, bien que le gain de performance ne soit pas aussi prononcé qu'il ne le serait sans le GIL.

En résumé, le GIL peut gravement limiter les avantages de performance de la lecture multithre pour les tâches liées au processeur, tandis que son impact sur les tâches liées aux E / S est moins significative.

Le Gil peut-il être désactivé ou contourné en python, et si oui, comment?

Le GIL peut être contourné dans Python, mais il ne peut pas être désactivé dans cpython. Voici quelques façons de contourner le gil:

1. En utilisant le multiprocessement: au lieu d'utiliser des threads, vous pouvez utiliser le module multiprocessing . Chaque processus a son propre interprète Python et, par conséquent, son propre gil. Cela permet une véritable exécution parallèle sur plusieurs cœurs de CPU.
2. Implémentations alternatives Python: certaines implémentations Python, comme Jython et Ironpython, n'utilisent pas de gil. Ces implémentations s'exécutent sur la machine virtuelle Java (JVM) et .NET Common Language Runtime (CLR), respectivement, et elles gèrent le threadage différemment.
3. Utilisation de Cython ou Numba: ces outils vous permettent d'écrire du code Python qui peut être compilé en C, vous permettant de libérer le GIL lors de l'exécution des sections à forte intensité de CPU de votre code.
4. Programmation asynchrone: l'utilisation de cadres asynchrones comme asyncio peut aider à améliorer les performances des tâches liées aux E / O. Bien que le GIL existe toujours, ces cadres permettent un multitâche coopérative, ce qui peut conduire à de meilleures performances dans certains scénarios.

Quelles sont les implications du GIL pour développer des applications simultanées dans Python?

Les implications du GIL pour développer des applications simultanées dans Python sont significatives et doivent être soigneusement prises en compte:

1. Bound CPU vs liaison des E / O: pour les tâches liées au CPU, le GIL signifie que le multithreading traditionnel ne conduira pas à des améliorations de performances sur les systèmes multi-core. Les développeurs doivent utiliser le multiprocessement ou des implémentations alternatives comme Jython ou Ironpython pour atteindre le parallélisme.
2. Complexité dans la conception: Le GIL nécessite une conception minutieuse d'applications simultanées. Les développeurs doivent choisir le bon modèle de concurrence (threads, processus ou programmation asynchrone) en fonction de la nature de leur application (liée au processeur ou liée aux E / O).
3. PROFESSIONS PORTABILITÉ: Les applications qui reposent sur le multiprocessement pour la concurrence peuvent faire face à des défis lors du portage du code entre différentes implémentations ou plates-formes Python.
4. Ticage de performance: les développeurs doivent comprendre l'impact du GIL sur les performances de leur application et peuvent avoir besoin d'utiliser des outils de profilage pour identifier les goulots d'étranglement et optimiser leur utilisation de la concurrence.
5. Considérations futures: Bien que le GIL soit un sujet de débat en cours et d'amélioration de la communauté Python, il reste un aspect essentiel de l'architecture de Cpython. Les versions futures de Python pourraient voir des modifications apportées au GIL ou à sa suppression, ce qui pourrait affecter les applications existantes.

En conclusion, bien que le GIL présente des défis pour certains types d'applications simultanées, la compréhension de ses implications permet aux développeurs de prendre des décisions éclairées sur la meilleure façon de concevoir et de mettre en œuvre des systèmes simultanés dans Python.

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