细品Python中的GIL：如何利用多核优势飞速提升代码运行速度

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2024-01-01 16:13:33

Python中的一切都是对象，这正是它如此强大的原因之一。然而，对象也是一把双刃剑。当多个线程同时操作同一个对象时，就有可能发生竞争条件，导致程序崩溃或产生错误的结果。为了防止这种情况发生，Python采用了GIL机制。

GIL是一个全局锁，它保证在任何时刻，只有一个线程可以执行Python代码。这意味着，即使你的程序运行在多核机器上，也只有一颗核能够真正地执行Python代码。其他核只能等待GIL被释放，才能执行代码。

GIL对Python程序的性能有很大的影响。当你的程序是计算密集型的，需要大量CPU资源时，GIL就会成为瓶颈。因为GIL的存在，你的程序无法充分利用多核机器的优势，从而导致程序运行缓慢。

那么，有没有办法在Python中利用多核优势呢？答案是肯定的。有几种方法可以做到这一点，但最常见的方法是使用多进程而不是多线程。

多进程与多线程的区别在于，多进程中的每个进程都有自己的内存空间，而多线程中的所有线程共享同一个内存空间。这意味着，多进程中的进程可以同时操作不同的对象，而不会发生竞争条件。

要使用多进程，你可以使用Python中的multiprocessing模块。multiprocessing模块提供了许多有用的函数和类，可以帮助你轻松地创建和管理进程。

以下是使用多进程提升Python代码运行速度的一个示例：

import multiprocessing

def reduce_num(n):
    result = 0
    for i in range(n):
        result += i
    return result

if __name__ == '__main__':
    # 创建一个进程池
    pool = multiprocessing.Pool(4)

    # 将reduce_num函数映射到多个进程
    results = pool.map(reduce_num, range(100000000, 1000000000, 100000000))

    # 关闭进程池
    pool.close()

    # 等待所有进程完成
    pool.join()

    # 打印结果
    print(results)