Python并发任务性能优化秘籍，轻松提升效率

后端

2023-09-18 13:47:40

突破 Python 的并发瓶颈：揭开 GIL 之谜

Python，以其简洁易用和代码可读性强的特点，深受广大开发者的喜爱。然而，当涉及到并发编程时，它却面临着一个难以忽视的瓶颈：GIL（全局解释器锁）。

GIL 的限制

GIL 是 Python 中的一个锁，它限制了同一时刻只能有一个线程执行 Python 字节码。这导致了 Python 的多线程性能一直未能达到预期。换句话说，尽管您的计算机有多个核心，但 Python 无法充分利用它们来处理并行任务。

超越 GIL 的束缚

为了突破 GIL 的限制并充分发挥多核处理器的优势，有几种方法可供选择：

1. 多进程编程

使用多进程编程，您可以创建多个进程，每个进程独立运行，互不干扰。这允许真正的并行计算，充分利用多核处理器的资源。

2. 多线程编程

多线程编程使用线程而不是进程。虽然线程共享相同的内存空间，但它们可以互相通信和协作。虽然多线程编程受限于 GIL，但仍然可以一定程度上提高程序的运行效率。

3. 协程编程

协程是轻量级的线程，可以挂起和恢复。它们允许并发的任务执行，显著降低程序的内存开销，并充分利用多核处理器的资源。

优化并发任务执行的技巧

除了采用上述方法外，还有以下一些优化技巧可以进一步提升并发任务的执行效率：

避免不必要的同步
合理使用共享数据
选择合适的任务调度算法
充分利用 GIL 释放时机
使用并发的库和框架

示例代码

多进程编程

import multiprocessing

def worker(num):
    print(f"进程 {num} 正在运行")

if __name__ == '__main__':
    jobs = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        jobs.append(p)
        p.start()

多线程编程

import threading

def worker(num):
    print(f"线程 {num} 正在运行")

if __name__ == '__main__':
    threads = []
    for i in range(5):
        t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
        threads.append(t)
        t.start()

协程编程

import asyncio

async def worker(num):
    print(f"协程 {num} 正在运行")

async def main():
    tasks = [worker(i) for i in range(5)]
    await asyncio.gather(*tasks)

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())