GIL 的實驗室：探索 Python 並發性的前沿

GIL 的工作原理

GIL 是一個 mutex 鎖定，它確保 python 解釋器在同一時間只能執行一個執行緒。這是因為 Python 的記憶體管理系統不是執行緒安全的，如果多個執行緒同時存取同一個對象，可能導致資料損壞或程式崩潰。

GIL 透過追蹤目前正在執行的執行緒來運作。當一個執行緒需要存取受 GIL 保護的物件時，它會嘗試取得 GIL。如果 GIL 已被另一個線程佔用，則該線程將被阻塞，直到 GIL 被釋放。

GIL 的限制

#GIL 雖然可以確保 Python 解譯器的穩定性，但它也限制了 Python 的平行能力。由於同一時間只能執行一個線程，因此使用 Python 進行多線程程式可能會非常低效。

例如，考慮以下程式碼：

import threading
import time

def task(i):
time.sleep(1)
print(f"Task {i} completed")

threads = []
for i in range(10):
thread = threading.Thread(target=task, args=(i,))
threads.append(thread)

for thread in threads:
thread.start()

這段程式碼創建了 10 個線程，每個線程都呼叫一個名為 task 的函數並休眠 1 秒。然而，由於 GIL，這些線程只能一個接一個地執行。這意味著完成所有 10 個任務需要 10 秒，儘管它們可以在平行環境中在一秒鐘內完成。

克服 GIL 限制的技術

有幾種技術可以用來克服 GIL 的限制：

• 多進程：多進程是一種並發程式設計技術，其中創建多個進程，每個進程都有自己的記憶體空間。這允許執行緒在不同的進程中並行執行，從而繞過 GIL 的限制。
• 協程：協程是一種輕量級的並發機制，它允許在同一執行緒中執行多個函數。協程透過明確地讓出控制權來實現並行性，這允許其他協程運作。
• GIL 釋放：在某些情況下，可以釋放 GIL 以允許執行緒在不阻塞其他執行緒的情況下執行。這可以透過使用諸如 concurrent.futures 或 multiprocessing 之類的函式庫來實現。

範例

以下範例示範如何使用多進程來克服 GIL 的限制：

import multiprocessing
import time

def task(i):
time.sleep(1)
print(f"Task {i} completed")

if __name__ == "__main__":
processes = []
for i in range(10):
process = multiprocessing.Process(target=task, args=(i,))
processes.append(process)

for process in processes:
process.start()

for process in processes:
process.join()

這段程式碼使用多進程模組創建了 10 個進程。每個進程都會呼叫 task 函數並休眠 1 秒。由於進程是並行執行的，因此所有 10 個任務可以在不到一秒的時間內完成。

結論

GIL 是 Python 的一個重要特性，它確保了解譯器的穩定性。然而，它也限制了 Python 的平行能力。透過了解 GIL 的工作原理並利用諸如多進程、協程和 GIL 釋放之類的技術，我們可以克服這些限制並提高 Python 應用程式的效能。

以上是GIL 的實驗室：探索 Python 並發性的前沿的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！