
作者:小K
來源:麥?zhǔn)寰幊?
今天可以來講解下GIL是個(gè)什么了。
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GIL是Global Interpreter Lock的縮寫,翻譯過來就是全局解釋器鎖。
從字面上去理解,它就是鎖在解釋器頭上的一把鎖,它使Python代碼運(yùn)行變得有序。
假如有一段代碼:
print(1)print(2)print(3)print(4)print(5)print(6)
運(yùn)行之后,
123456
GIL通過確保在任何給定時(shí)間只運(yùn)行一個(gè)線程來防止競(jìng)爭(zhēng)條件
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GIL確保在任何給定時(shí)間只有一個(gè)線程在運(yùn)行。
因此,不可能利用具有線程的多個(gè)處理器。
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由于CPython的內(nèi)存管理不是線程安全的,GIL可以防止競(jìng)爭(zhēng)條件并確保線程安全。
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Python有多個(gè)解釋器實(shí)現(xiàn)。分別用C、Java、C#和Python編寫的CPython、Jython、IronPython和PyPy是最受歡迎的。
GIL 僅存在于CPython的原始Python實(shí)現(xiàn)中。
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那為什么不直接使用別的解釋器為主要開發(fā)用呢?
因?yàn)镃Python的庫(kù)最為豐富。
如果別的解釋器有支持你代碼中的模塊,那是可以直接移植過去使用的。
像Jython至今還沒有推出Python3,只停留在Python2時(shí)代。
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我將用三段代碼(單線程、多線程、多進(jìn)程)解決一個(gè)問題(把50000000通過n-=1減至0)。
通過對(duì)比他們運(yùn)行的所花費(fèi)的時(shí)間,看哪段代碼效率最高。
「單線程」
import timenum = 50000000def countdown(n): while n>0: n -= 1start = time.time()countdown(num)end = time.time()print('花費(fèi)時(shí)間 -', end - start)
運(yùn)行結(jié)果:
花費(fèi)時(shí)間 - 3.7478301525115967
「多線程」
import timefrom threading import Threadnum = 50000000def countdown(n): while n>0: n -= 1t1 = Thread(target=countdown, args=[num//2])t2 = Thread(target=countdown, args=[num//2])start = time.time()t1.start()t2.start()t1.join()t2.join()end = time.time()print('花費(fèi)時(shí)間 -', end - start)
運(yùn)行結(jié)果:
花費(fèi)時(shí)間 - 4.2221999168396
「多進(jìn)程」
from multiprocessing import Poolimport timenum = 50000000def countdown(n): while n>0: n -= 1if __name__ == '__main__': pool = Pool(processes=2) start = time.time() r1 = pool.apply_async(countdown, [num//2]) r2 = pool.apply_async(countdown, [num//2]) pool.close() pool.join() end = time.time() print('花費(fèi)時(shí)間 -', end - start)
運(yùn)行結(jié)果:
花費(fèi)時(shí)間 - 2.307600975036621
對(duì)于「計(jì)算密集型任務(wù)」,Python的多線程比單線程還慢,
這是由于線程的創(chuàng)建和銷毀都要消耗資源(進(jìn)程消耗資源更大)。
「對(duì)比單線程和多線程就能感受到GIL這個(gè)枷鎖的束縛力了。」
用了多進(jìn)程后,運(yùn)行速度一下子從3.73縮短到2.30秒,證明多進(jìn)程還是能突破GIL的封鎖的。
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多進(jìn)程底層是開了多個(gè)解釋器去運(yùn)行代碼,一個(gè)進(jìn)程一把GIL。
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Python三分鐘--GIL專題到這一期就結(jié)束了~
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