


Memecahkan belenggu GIL: Membuka kunci potensi tanpa had pengaturcaraan serentak Python
Belenggu GIL
Kunci Jurubahasa Global(GIL) dalam python ialah mekanisme yang memastikan setiap benang hanya melaksanakan satu arahan Python pada satu masa. Walaupun ini menghalang perlumbaan data, ia juga mengehadkan keupayaan concurrency Python kerana ia menghalang berbilang teras CPU daripada melaksanakan kod Python pada masa yang sama.
Cara membuang GIL
Terdapat beberapa cara untuk membuka kunci GIL dan melepaskan potensi serentak Python:
1. Pelbagai proses:
Berbilang proses mencipta berbilang proses bebas, masing-masing dengan GIL sendiri. Ini membolehkan berbilang program Python dilaksanakan secara selari, memaksimumkan penggunaan CPU.
import multiprocessing def task(n): for i in range(n): print(f"Process {multiprocessing.current_process().name}: {i}") if __name__ == "__main__": jobs = [] for i in range(5): p = multiprocessing.Process(target=task, args=(1000000,)) jobs.append(p) p.start() for j in jobs: j.join()
2 Thread ialah unit konkurensi yang lebih ringan daripada proses dan tidak memerlukan penduaan keseluruhan penterjemah Python. Walau bagaimanapun, mereka masih terikat dengan GIL dan oleh itu hanya boleh melaksanakan kod Python secara selari pada teras CPU yang berbeza.
import threading def task(n): for i in range(n): print(f"Thread {threading.current_thread().name}: {i}") if __name__ == "__main__": threads = [] for i in range(5): t = threading.Thread(target=task, args=(1000000,)) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join()
3. Pengaturcaraan tak segerak:
AsynchronousProgramming
Gunakan operasi I/O yang tidak menyekat, membenarkan atur cara Python melakukan tugas lain semasa GIL dikeluarkan. Ini berfungsi dengan gelung acara untuk mengendalikan acara masuk tanpa menyekat pelaksanaan.
import asyncio async def task(n): for i in range(n): print(f"Coroutine {i}: {i}") async def main(): tasks = [task(1000000) for _ in range(5)] await asyncio.gather(*tasks) if __name__ == "__main__": asyncio.run(main())
Memilih kaedah pelepasan GIL yang paling sesuai bergantung pada keperluan aplikasi tertentu. Untuk tugasan yang memerlukan keselarian maksimum untuk pengkomputeran intensif, multiprocessing ialah pilihan terbaik. Benang adalah pilihan yang baik jika anda perlu melaksanakan tugas intensif I/O secara selari pada teras CPU yang berbeza. Pengaturcaraan tak segerak sesuai untuk aplikasi yang memerlukan operasi I/O tanpa sekatan.
Kesimpulan
Dengan mengangkat belenggu GIL, Python pembangun
boleh melepaskan potensi serentak Python untuk meningkatkan prestasi aplikasi dan pemprosesan. Dengan memanfaatkan teknik pengaturcaraan berbilang proses, benang dan tak segerak, Pythonprogrammer boleh mencipta aplikasi serentak yang boleh dilaksanakan pada berbilang teras CPU secara serentak. Ini menjadikan Python pilihan yang lebih menarik untuk pelbagai senario pengaturcaraan serentak.
Atas ialah kandungan terperinci Memecahkan belenggu GIL: Membuka kunci potensi tanpa had pengaturcaraan serentak Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Apabila menggunakan Perpustakaan Pandas Python, bagaimana untuk menyalin seluruh lajur antara dua data data dengan struktur yang berbeza adalah masalah biasa. Katakan kita mempunyai dua DAT ...

Di Python, bagaimana untuk membuat objek secara dinamik melalui rentetan dan panggil kaedahnya? Ini adalah keperluan pengaturcaraan yang biasa, terutamanya jika perlu dikonfigurasikan atau dijalankan ...

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Bagaimanakah Uvicorn terus mendengar permintaan HTTP? Uvicorn adalah pelayan web ringan berdasarkan ASGI. Salah satu fungsi terasnya ialah mendengar permintaan HTTP dan teruskan ...

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Fastapi ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...
