鉴于GIL，如何在Python中实现真正的并行性？

鉴于GIL，如何在Python中实现真正的并行性？

Python中的全球解释器锁（GIL）对实现真正的并行性构成了重大挑战，因为它只允许一个线程一次执行Python字节码，从而有效防止多线程将多个CPU核心用于CPU结合任务。但是，尽管有GIL，但仍有几种策略可以实现真正的并行性：

1. 多处理：通过使用multiprocessing模块，您可以创建单独的Python进程，而这些过程不受GIL的约束。每个过程都有自己的Python解释器和内存空间，使它们可以并行运行并利用多个CPU内核。
2. 第三方实施：Jython和Ironpython等一些Python实现没有GIL，因此允许真正的多线程。这些可以用作标准实现Cpython的替代方案，以实现并行性。
3. 外部库和工具：诸如numba和Cython之类的库允许您将Python代码编译为本机机器代码，绕过GIL的某些代码部分。此外，使用asyncio与asyncio.run_in_executor可以有效地管理I/O结合任务。
4. GPU加速度：诸如PyCUDA或PyOpenCL之类的库可以利用GPU进行并行处理，从而有效地避免使用某些类型的计算。

通过利用这些策略，开发人员可以克服GIL施加的局限性，并在Python中实现真正的并行性。

可以使用哪些替代方法在Python中实现真正的并行性？

吉尔（Gil）是Cpython的核心组成部分，但可以采用几种替代方案和策略来实现Python的真正并行性：

1. 替代Python实施：

   • Jython ：在Java虚拟机（JVM）上运行，没有GIL，允许真正的多线程。
   • Ironpython ：在.NET通用语言运行时运行，也没有GIL。
   • PYPY ：虽然它具有GIL，但它包含一个可以优化某些类型的操作的即时（JIT）编译器，其STM（软件交易记忆）分支提供了无实验性GIL的无执行。

2. 使用本机扩展：

   • Cython ：通过将类似Python的代码汇总到C中，您可以创建无需GIL的扩展，并且可以实现真正的并行性。
   • NUMBA ：此库将Python和Numpy Code编译到本机机器指令中，该指令可以绕过GIL并有效地使用多个内核。

3. 多处理：

   • Python中的multiprocessing模块提供了类似于threading的API，但产生了新的Python过程，这些过程不受GIL的影响。

4. 异步编程：

   • 诸如asyncio和诸如Twisted或Tornado之类的框架之类的图书馆使用事件循环和合作多任务处理，可以处理I/O结合任务的高并发。

5. GPU计算：

   • PyCUDA和PyOpenCL等库允许Python将计算卸载到GPU，从而通过GPU加速来实现并行性。

这些替代方案和策略提供了各种途径，可以在Python中实现真正的并行性，而不会受到GIL的阻碍。

使用多处理如何帮助绕过python中真正并行性的GIL？

在Python中使用multiprocessing模块是绕过GIL并实现真正的并行性的强大方法。这是其工作原理：

1. 单独的过程： multiprocessing创建单独的Python过程，每个过程都运行自己的Python解释器。由于GIL是每个媒介，因此每个过程都可以独立执行Python代码而不会受到GIL的约束。
2. 并行执行：每个过程都可以利用不同的CPU核心，从而允许真正的并行性。这意味着可以在多个核心上分配CPU结合的任务，从而大大改善性能。
3. 通信和同步： multiprocessing提供了诸如队列，管道和共享内存之类的机制，以促进过程之间的通信和同步。这些功能使您可以有效地管理数据交换和任务协调。
4. 类似于线程的API ： multiprocessing模块提供了类似于threading模块的API，这使得熟悉线程过渡到多处理的开发人员相对容易。这种相似性包括Process ， Pool和Manager器对象等功能。
5. 处理CPU结合的任务：通过跨多个进程划分CPU的任务，您可以有效地利用所有可用的CPU内核。例如，您可以使用Pool创建一个可以并行执行任务的工作过程池。

这是使用multiprocessing执行并行计算的简单示例：

 <code class="python">from multiprocessing import Pool def square(x): return x * x if __name__ == '__main__': with Pool(4) as p: print(p.map(square, [1, 2, 3, 4]))</code>

该示例使用四个过程并行地平行数字，绕过GIL并使用多个CPU内核。

在使用多处理在Python中实现并行性时，管理内存的最佳实践是什么？

在Python中使用multiprocessing进行并行性时，有效的内存管理至关重要。以下是一些最佳实践：

1. 最小化数据共享：

   • 避免在过程之间共享大型数据结构。取而代之的是，仅在必要时才将数据传递通过程序间通信（IPC）机制，例如队列或管道。
   • 使用multiprocessing.Array或多multiprocessing.Value用于需要共享的小简单数据的值。

2. 明智地使用腌制：

   • 请注意腌制大物体，因为它可能是记忆密集的。如果可能，请使用multiprocessing.Pool限制过程数量并控制传递数据的大小。
   • 如果标准腌制不足您的用例，请考虑使用dill或cloudpickle 。

3. 控制过程创建：

   • 限制为管理内存用法而创建的过程数量。根据可用内存和CPU内核，请使用multiprocessing.Pool处理。

4. 监视内存使用量：

   • 使用诸如psutil之类的工具在执行过程中监视内存使用情况，并相应地调整过程池大小或数据处理策略。

5. 优化数据传输：

   • 最小化过程之间数据传输的频率和大小。如果可能，请在较小的块中处理数据。
   • 使用multiprocessing.Manager进行共享对象，但要谨慎，因为由于管理器流程的开销，它可能会导致更高的内存使用情况。

6. 正确清理：

   • 通过使用上下文管理人员或明确调用terminate()和join()方法来释放内存，请确保正确清理资源。

7. 避免过度分叉：

   • 在基于UNIX的系统中，考虑与分叉关联的内存开销。分叉一个大记忆空间会导致大量的内存使用峰值。

8. 使用记忆有效的数据结构：

   • 选择内存有效的数据结构和算法。例如，使用numpy阵列而不是python列表以获取大型数值数据。

通过遵循这些最佳实践，您可以在使用Python中并行计算的multiprocessing时有效地管理内存，从而最大程度地提高性能并最大程度地减少资源消耗。

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