W ekosystemie Pythona, GIL (Global Interpreter Lock) jest mechanizmem, który zapobiega jednoczesnemu wykonaniu wielu wątków w jednym procesie interpretera Pythona. Mimo że na pierwszy rzut oka może się to wydawać ograniczeniem, GIL ma kluczowe znaczenie dla zachowania integralności danych w obliczeniach wielowątkowych i ułatwia zarządzanie pamięcią w CPython, najpopularniejszej implementacji Pythona. W tym artykule przyjrzymy się, jak GIL wpływa na wydajność aplikacji wielowątkowych i jak można zarządzać jego ograniczeniami.
Przykład kodu
Poniższy przykład ilustruje, jak GIL wpływa na wydajność operacji obliczeniowej wykonywanej w wielu wątkach. Kod tworzy dwa wątki, z których każdy wykonuje proste obliczenia na dużych zbiorach danych.
import threading
import time
# Funkcja wykonująca obliczenia
def compute(numbers):
for _ in numbers:
pass # Proste obliczenie (tutaj: pusta pętla)
# Tworzenie dużych zbiorów danych
data = list(range(10000000))
# Zapisanie czasu startu
start_time = time.time()
# Uruchomienie dwóch wątków do wykonania obliczeń
thread1 = threading.Thread(target=compute, args=(data,))
thread2 = threading.Thread(target=compute, args=(data,))
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()
# Obliczenie i wyświetlenie czasu wykonania
end_time = time.time()
print("Czas wykonania: ", end_time - start_time, "sekund")
Jak GIL wpływa na wykonanie kodu?
W tym przykładzie oba wątki wykonują obliczenia na dużych zbiorach danych. Z powodu GIL, nawet gdy uruchomimy program na wielordzeniowym procesorze, wątki nie będą mogły wykonywać obliczeń równolegle. GIL zapewnia, że w danym momencie tylko jeden wątek może być wykonany przez interpreter Pythona. Dlatego czas wykonania tego programu może być podobny lub nawet dłuższy niż w przypadku sekwencyjnego przetwarzania danych.
Podsumowanie
GIL jest fundamentalnym aspektem CPythona, zaprojektowanym, by ułatwić zarządzanie pamięcią i uniknąć problemów związanych z dostępem do danych przez wielowątkowe aplikacje. Jednak jego obecność może ograniczać wydajność aplikacji wykonujących intensywne obliczenia w środowiskach wielowątkowych. Aby obejść ograniczenia GIL, programiści mogą używać procesów zamiast wątków, korzystać z implementacji Pythona bez GIL, jak Jython lub IronPython, lub stosować specjalistyczne biblioteki umożliwiające równoległe przetwarzanie danych.
Jeżeli chcesz przyśpieszyć swoją naukę tworzenia stron chciałbym polecić mój kurs Python od podstaw w którym nauczysz się tego języka od podstaw do zaawansowanych jego aspektów.