Python 3.13 最近剛發布，具有一個令人驚嘆的新功能，稱為「自由執行緒模式」。當您使用線程時，這對於程式碼的效能來說是一個很大的改進。本文展示如何啟用此功能（預設不啟用）並展示「自由執行緒模式」對程式碼效能的影響。
安裝免費線程Python
Windows 和 MacOS 用戶
對於 Windows 和 MacOS 用戶，只需從 Python 網站下載最新的安裝程式即可。當您安裝Python時，當您選擇「自訂安裝」選項時，會有一個啟用「自由執行緒模式」的複選框。
Ubuntu 用戶
對於 Ubuntu 用戶，您可以透過在終端機中執行以下命令來啟用此功能：
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3.13-nogil
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驗證自由線程模式已啟用
安裝套件後，您可以使用 python3.13（原始）和 python3.13-nogil 或 python3.13t（免費線程 Python）運行程式碼。
請參閱這篇文章，以了解有關如何在 Linux 發行版上安裝 Python 3.13 實驗版的更多詳細資訊。
要驗證您的 Python 是否啟用了“自由執行緒模式”，您可以使用以下命令：
python3.13t -VV
Python 3.13.0 experimental free-threading build (main, Oct 8 2024, 08:51:28) [GCC 11.4.0]
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自由線程模式效能
實驗設定
讓我們看看自由執行緒模式對下面簡單程式碼的影響：
- 我有一個函數工作者，它執行一些計算並傳回 0 到 1000 萬之間的數字總和。
- 我有「測試 1」來按順序運行工作函數 5 次。
- 我有「測試 2」來使用多個執行緒並行運行工作函數，執行緒數為 5。
- 我確實測量了這兩個測試的執行時間。
import sys
import threading
import time
print("Python version : ", sys.version)
def worker():
sum = 0
for i in range(10000000):
sum += i
n_worker = 5
# Single thread
start = time.perf_counter()
for i in range(n_worker):
worker()
print("Single Thread: ", time.perf_counter() - start, "seconds")
# Multi thread
start = time.perf_counter()
threads = []
for i in range(n_worker):
t = threading.Thread(target=worker)
threads.append(t)
t.start()
for t in threads:
t.join()
print("Multi Thread: ", time.perf_counter() - start, "seconds")
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稍後，我將使用普通 Python（python3.13 二進位檔案）和免費線程 Python（pypy3.13t 二進位檔案）運行此程式碼。
結果
首先，使用python3.13運行測試：
python3.13 gil_test.py
Python version : 3.13.0 (main, Oct 8 2024, 08:51:28) [GCC 11.4.0]
Single Thread: 1.4370562601834536 seconds
Multi Thread: 1.3681392602156848 seconds
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然後，使用 pypy3.13t 執行測試：
python3.13t gil_test.py
Python version : 3.13.0 experimental free-threading build (main, Oct 8 2024, 08:51:28) [GCC 11.4.0]
Single Thread: 1.862126287072897 seconds
Multi Thread: 0.3931183419190347 seconds
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我也嘗試使用 python3.11:
python3.11 gil_test.py
Python version : 3.11.3 (main, Apr 25 2023, 16:40:23) [GCC 11.3.0]
Single Thread: 1.753435204969719 seconds
Multi Thread: 1.457715731114149 seconds
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結果分析
Python預設有GIL（Global Interpreter Lock）鎖定機制，使得多執行緒其實並不是並行的。可以看到單線程的時間處理和多線程類似。
使用python3.11t（自由執行緒模式），多執行緒效能比單執行緒快很多。所以，多執行緒現在實際上是並行的。
但是，你有沒有發現 python3.13t 中的單執行緒測驗比 pypy3.13 慢一點？
我不太明白為什麼，所以如果你有任何解釋請告訴我。
結論
我認為在python中使用多執行緒進行並行處理是很好的。但是，如果沒有GIL鎖定機制，則需要開發人員注意“線程安全”，即。在執行緒之間共享資料。
此外，我們需要等待函式庫和套件更新才能完全支援自由執行緒模式。這就是為什麼現在預設不啟用“自由線程模式”的原因之一。但是，我認為這將是未來的一個很好的功能。
以上是PythonGIL 中的自由線程模式已停用）的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
