Python の GIL Beast を飼いならす: 同時実行性を習得する技術

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Python の Global Interpreter Lock (GIL) は、一度に 1 つの スレッド だけが Python バイトコードを実行できるようにする組み込みメカニズムです。このロックは、複数のスレッドが共有データを同時に変更できないようにするため、データの破損を防止します。

GIL の制限事項

GIL はデータの整合性を確保するために重要ですが、Python の同時実行性に重大な制限を課すこともあります:

• シーケンシャル性: GIL は、すべてのスレッドを強制的にシーケンシャルに実行し、Python 同時プログラムの並列処理を制限します。
• ボトルネック: 1 つのスレッドが I/O 操作またはその他のブロック操作で待機している場合、GIL は他のスレッドの実行を妨げます。これにより、タスクの遅延やパフォーマンスの低下が発生する可能性があります。

GIL の制限を克服する

GIL を完全にバイパスすることはできませんが、同時実行性への影響を軽減する手法はあります。

1. マルチプロセス

複数のプロセスは、同時実行性を実現するために、Python スレッドの代わりに複数の

オペレーティング システム プロセスを使用します。各プロセスには独自の GIL があるため、ロックの競合なしに同時に実行できます: リーリー

2. マルチスレッドとキュー

複数のスレッドとキューを使用すると、GIL の競合を回避しながら並列処理を実現できます。スレッドはタスクをキューに入れますが、他のスレッドはキューからタスクを取得して実行します。 リーリー

3.グリーンレット

グリーンレットはコルーチンであり、単一スレッド内で関数を一時停止したり再開したりできます。 Greenlet は GIL に拘束されないため、ロック競合なしで同時実行性を実現できます。 リーリー

4.C/C拡張機能

高いパフォーマンスを必要とする同時アプリケーションの場合、C/C

拡張機能を作成して Python と統合できます。 C/

c コードは GIL の影響を受けないため、より高速な並列処理が実現します。 リーリー 要約

Python の GIL はデータの整合性を確保するために重要ですが、同時実行性が制限されます。マルチプロセッシング、マルチスレッドとキュー、Greenlet、または C/C 拡張機能などの戦略を採用することで、GIL の制限を克服し、Python 同時実行の可能性を最大限に引き出すことができます。ただし、これらのテクノロジーを使用する場合は、その利点、欠点、および適合性を慎重に検討する必要があります。

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