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python 中的全局解释器锁 (GIL) 自其诞生以来一直是一个备受争议的话题。虽然 GIL 确保了 Python 解释器一次只执行一个线程,从而维护内存安全性,但也限制了并发的可能性。本文将探索 GIL 的演变,从其最初的设计到当前
python 中的全局解释器锁 (GIL) 自其诞生以来一直是一个备受争议的话题。虽然 GIL 确保了 Python 解释器一次只执行一个线程,从而维护内存安全性,但也限制了并发的可能性。本文将探索 GIL 的演变,从其最初的设计到当前的状态和未来方向。
GIL 最初是在 Python 1.5 中引入的,目的是防止多线程同时修改同一对象,从而导致数据损坏。当时,Python 主要用于单核计算机,GIL 并不是一个主要的限制因素。
随着多核计算机的普及,GIL 的局限性变得明显。由于 GIL 每次只允许一个线程执行,因此并发代码只能在单个内核上运行。对于需要大量并发的应用程序来说,这可能会导致性能问题。
为了克服 GIL 的限制,已经开发了许多替代方案:
concurrent.futures
和 multiprocessing
,提供了并行和并发执行任务的工具。这些库使用进程池或线程池来管理 GIL,允许在多个内核上执行代码。在 Python 3.8 中,引入了对 GIL 的重大改进,提高了并发性能。这些改进包括:
Python 3.10 引入了对 GIL 的进一步改进,称为 细粒度 GIL。细粒度 GIL 将 GIL 范围缩小到更细小的代码块,允许更精细的并发控制。这对于需要在频繁的原子操作期间进行并发的应用程序特别有益。
GIL 的未来仍然不确定。虽然 Python 开发团队致力于持续改进 GIL,但也有可能在未来版本中完全移除它。替代方案,例如多进程和协程,不断成熟,可能会取代 GIL 作为并发 Python 的首选机制。
使用 concurrent.futures
进行并行处理:
import concurrent.futures
def task(n):
return n * n
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
results = executor.map(task, range(10))
使用 asyncio
进行协程:
import asyncio
async def task(n):
return n * n
async def main():
tasks = [task(n) for n in range(10)]
results = await asyncio.gather(*tasks)
asyncio.run(main())
GIL 在 Python 并发中的演变是一个复杂而充满挑战的问题。随着 Python 对多核处理和高性能计算的日益重视,GIL 的未来将继续受到密切关注。开发人员需要权衡 GIL 的优点和限制,并根据他们的特定应用程序选择适当的并发机制。通过了解 GIL 的演变,开发人员可以做出明智的决策并创建高效且可扩展的并发 Python 应用程序。
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本文标题: GIL 的演变:并发 Python 的不断变化格局
本文链接: https://www.lsjlt.com/news/572073.html(转载时请注明来源链接)
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