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多线程真的比单线程快?你可能不知道Python中的全局解释器锁GIL

小森哥疯狂数学 339

前言:

当前我们对“python 多进程 gil”大体比较着重,同学们都想要知道一些“python 多进程 gil”的相关文章。那么小编也在网摘上网罗了一些有关“python 多进程 gil””的相关知识,希望大家能喜欢,我们快快来了解一下吧!

@Author:Runsen

@Date:2020/6/4

作者介绍:Runsen目前大三下学期,专业化学工程与工艺,大学沉迷日语,Python, Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重,专业排名中下。.在大学60%的时间,都在CSDN。决定今天比昨天要更加努力。

前面文章,点击最后阅读原文

今日,我决定继续更新Python教程,介绍的是Python 中的全局解释器锁GIL。已经到了六十二,还剩下区区三十八篇。长得帅就是我的动力,不对,明明就是太穷了才是我的动力。

多线程比单线程快?

在Python中,可以通过多进程、多线程和多协程来实现多任务。这个不清楚,看看我之前的文章,难道多线程比单线程快?

你竟然敢质疑我,我太开心了。我得用一个例子证明我自己的观点。

'''@Author: Runsen@微信公众号: 润森笔记@博客: : 2020/6/4'''import threading, timedef my_counter():    i = 0    for _ in range(100000000):        i = i+1    return Truedef main1():    thread_ary = {}    start_time = time.time()    for tid in range(2):        t = threading.Thread(target=my_counter)        t.start()        t.join()  # 第一次循环的时候join方法引起主线程阻塞,但第二个线程并没有启动,所以两个线程是顺序执行的    print("单线程顺序执行total_time: {}".format(time.time() - start_time))def main2():    thread_ary = {}    start_time = time.time()    for tid in range(2):        t = threading.Thread(target=my_counter)        t.start()        thread_ary[tid] = t    for i in range(2):        thread_ary[i].join()  # 两个线程均已启动,所以两个线程是并发的    print("多线程执行total_time: {}".format(time.time() - start_time))if __name__ == "__main__":    main1()    main2()

运行结果

单线程顺序执行total_time: 17.754502773284912多线程执行total_time: 20.01178550720215

我怕你说我乱得出来的结果,我还是截个图看清楚点

没错, Python 的线程失效了,没有起到并行计算的作用。

Python 的线程,的确封装了底层的操作系统线程,在 Linux 系统里是 Pthread(全称为 POSIX Thread),而在 Windows 系统里是 Windows Thread。另外,Python 的线程,也完全受操作系统管理,比如协调何时执行、管理内存资源、管理中断等等。所以,虽然 Python 的线程和 C++ 的线程本质上是不同的

GIL并不是Python的特性

GIL 的概念用简单的一句话来解释,就是**「任一时刻,无论线程多少,单一 CPython 解释器只能执行一条字节码」**。这个定义需要注意的点:

首先需要明确的一点是「GIL并不是Python的特性」,它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。

C++是一套语言(语法)标准,但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码。有名的编译器例如GCC,INTEL C++,Visual C++等。

Python也一样,同样一段代码可以通过CPython,PyPy,Psyco等不同的Python执行环境来执行。

「其他 Python 解释器不一定有 GIL」。例如 Jython (JVM) 和 IronPython (CLR) 没有 GIL,而 CPython,PyPy 有 GIL;

因为CPython是大部分环境下默认的Python执行环境。所以在很多人的概念里CPython就是Python,也就想当然的把GIL归结为Python语言的缺陷。所以这里要先明确一点:「GIL并不是Python的特性,Python完全可以不依赖于GIL」

GIL本质就是一把互斥锁

GIL本质就是一把互斥锁,既然是互斥锁,所有互斥锁的本质都一样,都是将并发运行变成串行,以此来控制同一时间内共享数据只能被一个任务所修改,进而保证数据安全。

可以肯定的一点是:保护不同的数据的安全,就应该加不同的锁。

GIL 是工作原理:下面这张图,就是一个 GIL 在 Python 程序的工作示例。其中,Thread 1、2、3 轮流执行,每一个线程在开始执行时,都会锁住 GIL,以阻止别的线程执行;同样的,每一个线程执行完一段后,会释放 GIL,以允许别的线程开始利用资源。

细心的你可能会发现一个问题:为什么 Python 线程会去主动释放 GIL 呢?毕竟,如果仅仅是要求 Python

CPython 使用引用计数来管理内存,所有 Python 脚本中创建的实例,都会有一个引用计数,来记录有多少个指针指向它。当引用计数只有 0 时,则会自动释放内存。

import sysa = []b = aprint(sys.getrefcount(a))>>> 3

这个例子中,a 的引用计数是 3,因为有 a、b 和作为参数传递的 getrefcount 这三个地方,都引用了一个空列表。这样一来,如果有两个 Python 线程同时引用了 a,就会造成引用计数的 race condition,引用计数可能最终只增加 1,这样就会造成内存被污染。因为第一个线程结束时,会把引用计数减少 1,这时可能达到条件释放内存,当第二个线程再试图访问 a 时,就找不到有效的内存了。

计算密集型

我们先来看一个简单的计算密集型示例:

import timeCOUNT = 50_000_000def count_down():   global COUNT   while COUNT > 0:       COUNT -= 1s = time.perf_counter()count_down()c = time.perf_counter() - sprint('time taken in seconds - >:', c)time taken in seconds - >: 9.2957003

这个是单线程, 时间是9s, 下面我们用两个线程看看结果又如何:

import timefrom threading import ThreadCOUNT = 50_000_000def count_down():   global COUNT   while COUNT > 0:       COUNT -= 1s = time.perf_counter()t1 = Thread(target=count_down)t2 = Thread(target=count_down)t1.start()t2.start()t1.join()t2.join()c = time.perf_counter() - sprint('time taken in seconds - >:', c)time taken in seconds - >: 17.110625

其实结果一点也不奇怪, 我们程序主要的操作就是在计算, cpu没有等待, 而改为多线程后, 增加了线程后, 在线程之间频繁的切换,增大了时间开销, 时间当然会增加了。

「对于io密集型工作(爬虫),多线程可以大幅提高代码效率。对CPU计算密集型(数据分析),多线程的效率可能比单线程还略低。」

标签: #python 多进程 gil