python 如何突破gil

开头段落:
Python突破GIL（Global Interpreter Lock）的方式包括多进程、多线程、异步编程、使用C扩展等。其中，多进程是最常用的突破GIL的方式，因为它可以真正并行运行Python代码而不受GIL的限制。多进程通过创建多个独立的进程，每个进程有自己的Python解释器和内存空间，从而绕过GIL的限制。使用多进程的缺点是内存占用较大，并且进程间通信较为复杂，但它在CPU密集型任务中表现优异。相比之下，多线程在I/O密集型任务中仍然有用，尽管受到GIL的限制。此外，异步编程通过事件循环管理并发任务，避免了GIL的直接影响，但需要重构代码。最后，C扩展允许在性能关键的部分绕过GIL，但增加了开发复杂性。

一、了解GIL的背景和影响

GIL的全称是Global Interpreter Lock，是Python解释器为了简化内存管理而引入的一种机制。GIL的存在意味着在一个Python进程中，同一时间只能有一个线程在执行Python字节码。这一限制导致了Python在多线程并发执行时的性能瓶颈，尤其是在多核CPU上无法充分利用硬件资源。

GIL的引入背景

GIL是在CPython解释器中引入的，主要目的是简化内存管理，避免多线程环境下的资源竞争。Python的内存管理器并不是线程安全的，如果没有GIL，需要对每一个对象的引用计数操作进行加锁，这会带来巨大的性能开销。因此，GIL在一定程度上简化了Python的内存管理，使得CPython的实现更加高效和简单。

GIL的影响

GIL对多线程程序的影响是显著的。在单线程的程序中，GIL几乎没有影响，因为只有一个线程在运行。然而，在多线程程序中，GIL会导致线程不能真正并行执行。这在CPU密集型任务中影响尤为明显，因为此时需要大量的CPU资源，却因为GIL的存在无法充分利用多核CPU的优势。而在I/O密集型任务中，虽然GIL的影响相对较小，但依然可能导致性能损失。

二、通过多进程规避GIL

多进程是突破GIL的最直接方法。通过创建多个独立的进程，每个进程都有自己的Python解释器和内存空间，从而绕过GIL的限制。

多进程的实现

Python的multiprocessing模块提供了创建多进程的简单方法。通过Process类，可以轻松地创建和管理多个进程。例如：

from multiprocessing import Process
def worker():
    print("Worker")
if __name__ == '__main__':
    processes = []
    for _ in range(4):  # 创建四个进程
        p = Process(target=worker)
        processes.append(p)
        p.start()
    for p in processes:
        p.join()

多进程的优缺点

优点：

真正的并行执行： 每个进程独立运行，能够充分利用多核CPU。
GIL无影响： 各个进程之间没有GIL的限制，可以并行执行Python代码。

缺点：

内存占用较大： 每个进程都有独立的内存空间，内存开销大。
进程间通信复杂： 需要通过队列、管道等方式进行进程间通信。

三、使用多线程与异步编程

虽然GIL对多线程的影响较大，但在某些场景下，多线程仍然是有用的，尤其是在I/O密集型任务中。此外，异步编程提供了另一种处理并发的方式，避免了直接受GIL的影响。

多线程的应用场景

多线程在I/O密集型任务中依然有用，因为I/O操作通常会阻塞当前线程，而Python解释器会在阻塞时释放GIL，让其他线程有机会执行。因此，在处理网络请求、文件读写等I/O操作时，多线程仍然可以提高程序的响应性。

import threading
def io_task():
    # 模拟I/O操作
    import time
    time.sleep(1)
    print("I/O task completed")
threads = []
for _ in range(4):
    t = threading.Thread(target=io_task)
    threads.append(t)
    t.start()
for t in threads:
    t.join()

异步编程

异步编程通过事件循环来调度任务，而不是使用传统的多线程。Python中的asyncio库提供了异步编程的支持。异步编程适用于大量I/O操作的场景，因为它允许在等待I/O操作完成时执行其他任务，提高了程序的效率。

import asyncio
async def async_io_task():
    await asyncio.sleep(1)
    print("Async I/O task completed")
async def main():
    tasks = [async_io_task() for _ in range(4)]
    await asyncio.gather(*tasks)
asyncio.run(main())

四、借助C扩展或其他语言

为了绕过GIL的限制，可以将性能关键的代码部分用C语言编写，或者使用其他支持并行计算的语言。