CPython 解释器(Python 的标准实现)由于全局解释器锁(Global Interpreter Lock,简称 GIL)的存在,无法实现真正的多线程并行执行。GIL 是 CPython 解释器的一个特性,它确保在任何时候只有一个线程在执行 Python 字节码。这意味着即使在多核 CPU 上,多个线程也只能交替执行,而不能同时执行。
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GIL 的作用
GIL 的主要目的是简化 CPython 解释器的实现,特别是内存管理部分。由于 Python 的内存管理不是线程安全的,GIL 确保了在任何时候只有一个线程在执行 Python 字节码,从而避免了多线程环境下的内存管理问题。
GIL 的影响
- CPU 密集型任务:对于 CPU 密集型任务,GIL 会导致多线程无法充分利用多核 CPU 的优势,因为同一时间只有一个线程在执行。
- I/O 密集型任务:对于 I/O 密集型任务(如文件读写、网络请求等),GIL 的影响较小,因为线程在等待 I/O 操作时会释放 GIL,允许其他线程执行。
绕过 GIL 的方法
- 多进程:使用
multiprocessing
模块,每个进程有自己独立的解释器和 GIL,可以充分利用多核 CPU。 - 使用 C 扩展:利用ctypes模块绕过GIL约束,ctypes使用C编写。在 C 代码中释放 GIL,实现真正的并行执行。
- 使用其他解释器:如 Jython 、IronPython或PyPy,它们没有 GIL,可以实现真正的多线程并行执行。
- 其它方法:
- concurrent模块:为异步执行可调用对象提供了一个高级接口,其中的ProcessPoolExecutor类可用在多核CPU里并行执行。
- subprocess模块:允许通过产生新的进程连接到它们的输入、输出、错误管道中,并获取他们的返回代码。
- sched模块:调度模块定义了一个实现通用事件调度器的类。
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