Jakie są ograniczenia wielowątkowości w Pythonie?

By / 10 maja, 2024

Wielowątkowość w Pythonie to popularny sposób na zwiększenie wydajności aplikacji, umożliwiający równoczesne wykonywanie wielu zadań. Pomimo swoich zalet, wielowątkowość w Pythonie posiada pewne ograniczenia wynikające głównie z globalnej blokady interpretera (GIL). W tym artykule przyjrzymy się tym ograniczeniom, wykorzystując przykład kodu, aby zobrazować, jak mogą one wpływać na wykonanie programu.

Przykład kodu:

Załóżmy, że chcemy wykonać prostą operację liczenia w dwóch różnych wątkach:

import threading
import time

# Definicja funkcji, która symuluje obciążenie obliczeniowe
def count(n):
    while n > 0:
        n -= 1

# Liczba do odliczania
N = 10000000

start_time = time.time()

# Tworzenie wątków
t1 = threading.Thread(target=count, args=(N//2,))
t2 = threading.Thread(target=count, args=(N//2,))

# Uruchomienie wątków
t1.start()
t2.start()

# Oczekiwanie na zakończenie wątków
t1.join()
t2.join()

end_time = time.time()

print("Czas wykonania z wielowątkowością:", end_time - start_time, "sekund")

Komentarze:

  • Importujemy potrzebne moduły: threading do zarządzania wątkami oraz time do pomiaru czasu wykonania.
  • Definiujemy funkcję count, która realizuje prostą operację odliczania od podanej liczby do zera. Funkcja ta symuluje obciążenie obliczeniowe.
  • Ustalamy wartość N, od której będziemy odliczać. Następnie mierzymy czas startu.
  • Tworzymy dwa wątki, każdy ma za zadanie odliczyć połowę wartości N.
  • Uruchamiamy wątki i czekamy na ich zakończenie.
  • Mierzymy czas zakończenia i obliczamy różnicę czasową, aby ustalić całkowity czas wykonania.

Ograniczenia:

  1. Globalna Blokada Interpretera (GIL): GIL to mechanizm, który zapobiega jednoczesnemu wykonaniu wielu wątków Pythona w jednym procesie. Oznacza to, że nawet jeśli uruchomisz kilka wątków, które wykonują obciążenie obliczeniowe, jak w naszym przykładzie, to nie osiągniesz znaczącego wzrostu wydajności na wielordzeniowych procesorach.
  2. Nadmierny narzut zarządzania wątkami: Tworzenie i zarządzanie wieloma wątkami może wprowadzić dodatkowy narzut, który w niektórych przypadkach może przeważyć nad korzyściami płynącymi z ich równoległego wykonania.
  3. Trudności z synchronizacją: Programowanie wielowątkowe wymaga stosowania mechanizmów synchronizacji, takich jak blokady, aby zapobiec błędom wynikającym z jednoczesnego dostępu do zasobów. To może skomplikować kod i wprowadzić nowe źródła błędów.

Podsumowanie:

Wielowątkowość w Pythonie oferuje sposób na równoległe wykonywanie zadań, ale jej efektywność jest ograniczona przez GIL, narzut zarządzania wątkami i komplikacje związane z synchronizacją.

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.

Scroll to Top