Python no-GIL 提案正式被采纳：性能突破新高度，赋能开发再升级

2023-10-16 20:23:57

Python 的 no-GIL 时代：开启并行编程的新篇章

打破 GIL 束缚，释放 Python 的并行潜能

GIL（全局解释器锁）是 CPython 解释器中一种机制，旨在确保在任何给定时刻，只有一个线程可以执行 Python 字节码。虽然 GIL 很好地保证了 Python 解释器的稳定性，但它也阻碍了 Python 在多核处理器上的并行处理能力。

为了释放 Python 的并行潜力，Python 开发人员社区提出了 no-GIL 提案。该提案旨在打破 GIL 的束缚，通过引入新的 GIL 实现，允许多个线程同时执行 Python 字节码，从而显著提高 Python 的并发性能。

no-GIL 提案的优势：为开发人员赋能

no-GIL 提案的采纳将为 Python 开发人员带来一系列令人兴奋的优势：

显著提升并行处理性能： no-GIL 将彻底释放 Python 的并行处理潜力，让多核处理器能够充分发挥其优势。这对于需要处理大量并行任务的应用程序来说，将带来巨大的性能提升。
提高开发效率： 得益于 no-GIL 带来的性能提升，开发人员可以更加高效地编写并行程序，从而缩短开发周期，提高生产力。
扩展性与可伸缩性增强： no-GIL 将显著提高 Python 程序的扩展性和可伸缩性，使其能够轻松应对高并发、大数据等挑战，满足日益增长的应用需求。
赋能人工智能与机器学习： no-GIL 的出现，将为人工智能与机器学习算法的开发提供更强大的支持。这些算法通常需要处理大量并行任务，而 no-GIL 将显著提升其训练和运行效率。

代码示例：体验 no-GIL 的强大

以下是使用 no-GIL 提高 Python 并行处理性能的代码示例：

import threading
import time

def worker(num):
    """执行一些耗时的操作"""
    time.sleep(1)
    return num

def main():
    threads = []
    # 创建 10 个线程
    for i in range(10):
        thread = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
        threads.append(thread)

    # 启动所有线程
    for thread in threads:
        thread.start()

    # 等待所有线程完成
    for thread in threads:
        thread.join()

if __name__ == "__main__":
    main()