Introducción
Python es un lenguaje de programación popular conocido por su simplicidad y versatilidad. Sin embargo, tiene una característica única llamada Global Interpreter Lock (GIL) que lo distingue de otros idiomas. En este artículo, profundizaremos en los detalles de GIL, su propósito y su impacto en el rendimiento de Python.
Tabla de contenidos.
¿Qué es el bloqueo global de intérprete de Python (GIL)?
El bloqueo global de intérprete (GIL) es un mecanismo en el intérprete CPython, que es la implementación de referencia de Python. La mutex (o un candado) permite que solo un subproceso ejecute el código de bytes de Python simultáneamente. En otras palabras, garantiza que sólo un hilo pueda ejecutar código Python en cualquier momento. momento.
¿Por qué Python tiene un bloqueo de intérprete global?
GIL se introdujo en Python para simplificar la gestión de la memoria y facilitar la escritura de código seguro para subprocesos. Sin GIL, los desarrolladores tendrían que lidiar con problemas complejos como condiciones de carrera y puntos muertos cuando trabajan con múltiples subprocesos.
¿Cómo funciona el GIL?
El GIL funciona adquiriendo y liberando un bloqueo alrededor del intérprete de Python. Un hilo debe adquirir el GIL cada vez que quiera ejecutar el código de bytes de Python.. Si otro hilo ya adquirió el GIL, el hilo solicitante debe esperar hasta que se libere. Una vez que el hilo termina de ejecutar el código de bytes, libera el GIL, permitiendo que otros hilos lo adquieran.
GIL y subprocesos múltiples en Python
Dado que GIL permite que solo un subproceso ejecute el código de bytes de Python a la vez, limita los beneficios del subproceso múltiple en Python. De hecho, debido a GIL, el subproceso múltiple en Python no es adecuado para tareas vinculadas a la CPU, donde la ganancia de rendimiento de la ejecución paralela es significativa.
Tareas vinculadas a GIL y CPU frente a tareas vinculadas a E/S
Tareas vinculadas a la CPU Requieren mucha potencia computacional, como cálculos matemáticos o procesamiento de imágenes. Dado que el GIL impide una precisión ejecución paralela, las tareas vinculadas a la CPU no se benefician del subproceso múltiple en Python.
Por otro lado, las tareas vinculadas a E/S, como solicitudes de red u operaciones de archivos, pueden beneficiarse del subproceso múltiple en Python. El GIL se libera cuando un subproceso realiza operaciones de E/S, lo que permite que otros subprocesos ejecuten código Python.
Impacto del GIL en el rendimiento de Python
El GIL tiene un impacto significativo en el rendimiento de Python, especialmente cuando se trata de tareas vinculadas a la CPU y subprocesos múltiples.
Rendimiento vinculado a la CPU
Como se mencionó anteriormente, las tareas vinculadas a la CPU no se benefician del subproceso múltiple en Python debido al GIL. De hecho, en algunos casos, el multiproceso puede incluso degradar el rendimiento de las tareas vinculadas a la CPU. Esto se debe a que GIL introduce una sobrecarga al adquirir y liberar el bloqueo, lo que agrega tiempo de cálculo adicional.
Para ilustrar esto, consideremos un ejemplo en el que calculamos la suma de una lista extensa de números utilizando un solo hilo y varios hilos. Aquí está el código:
import time
from threading import Thread
def calculate_sum(numbers):
total = sum(numbers)
print(f"The sum is: {total}")
def main():
numbers = [i for i in range(1, 10000001)]
start_time = time.time()
calculate_sum(numbers)
end_time = time.time()
print(f"Single-threaded execution time: {end_time - start_time} seconds")
start_time = time.time()
thread1 = Thread(target=calculate_sum, args=(numbers[:5000000],))
thread2 = Thread(target=calculate_sum, args=(numbers[5000000:],))
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()
end_time = time.time()
print(f"Multi-threaded execution time: {end_time - start_time} seconds")
if __name__ == "__main__":
main()Cuando ejecutamos este código, podemos observar que la ejecución de un solo subproceso es más rápida que la ejecución de múltiples subprocesos. Esto se debe a que GIL limita la ejecución paralela de los subprocesos, lo que da como resultado un rendimiento más lento.
Rendimiento vinculado a E/S
A diferencia de las tareas vinculadas a la CPU, las tareas vinculadas a E/S pueden beneficiarse del subproceso múltiple en Python. Dado que el GIL se libera durante las operaciones de E/S, varios subprocesos pueden ejecutar código Python simultáneamente, lo que mejora el rendimiento general.
Para demostrar esto, consideremos un ejemplo de cómo realizar múltiples solicitudes HTTP utilizando un solo subproceso y varios subprocesos. Aquí está el código:
import time
import requests
from threading import Thread
def make_request(url):
response = requests.get(url)
print(f"Response from {url}: {response.status_code}")
def main():
urls = ["https://www.google.com", "https://www.facebook.com", "https://www.twitter.com"]
start_time = time.time()
for url in urls:
make_request(url)
end_time = time.time()
print(f"Single-threaded execution time: {end_time - start_time} seconds")
start_time = time.time()
threads = []
for url in urls:
thread = Thread(target=make_request, args=(url,))
thread.start()
threads.append(thread)
for thread in threads:
thread.join()
end_time = time.time()
print(f"Multi-threaded execution time: {end_time - start_time} seconds")
if __name__ == "__main__":
main()Cuando ejecutamos este código, podemos observar que la ejecución de subprocesos múltiples es más rápida que la ejecución de un solo subproceso. El GIL se libera durante las operaciones de E/S, lo que permite que varios subprocesos ejecuten código Python simultáneamente.
Alternativas al GIL
Aunque el GIL tiene sus limitaciones, se pueden utilizar algunas alternativas para superarlas.
Multiprocesamiento
El multiprocesamiento es un módulo en Python que permite la ejecución de múltiples procesos, cada uno con su propio intérprete de Python. A diferencia de los subprocesos, los procesos no comparten el mismo espacio de memoria y, por lo tanto, no requiere un GIL. Esto hace que el multiprocesamiento sea adecuado para tareas vinculadas a la CPU, lo que permite verdadera ejecución paralela.
Programación asincrónica
La programación asincrónica, o programación asíncrona, es un paradigma de programación que permite la ejecución de código sin bloqueo. Utiliza corrutinas y bucles de eventos para lograr simultaneidad sin requerir múltiples subprocesos o procesos. La programación asincrónica es adecuada para tareas vinculadas a E/S y utiliza de manera eficiente los recursos del sistema.
Pros y contras del GIL
Ventajas del GIL
- Simplifica la gestión de la memoria y facilita la escritura de código seguro para subprocesos.
- Proporciona un nivel de seguridad al evitar condiciones de carrera y puntos muertos.
- Permite la ejecución eficiente de tareas vinculadas a E/S mediante concurrencia basada en subprocesos.
Desventajas del GIL
- Limita los beneficios del subproceso múltiple para tareas vinculadas a la CPU.
- Puede generar gastos generales y degradar el rendimiento en ciertos escenarios.
- Requiere enfoques alternativos, como multiprocesamiento o programación asincrónica, para un rendimiento óptimo.
Conceptos erróneos comunes sobre el GIL
Rendimiento de GIL y Python
Contrariamente a la creencia popular, el GIL no es el único factor que determina el rendimiento de Python. Si bien afecta ciertos escenarios, el rendimiento de Python está influenciado por varios otros factores, como la complejidad algorítmica, las capacidades del hardware y la optimización del código.
GIL y subprocesos múltiples
El GIL no impide el multiproceso en Python. Simplemente limita la ejecución paralela del código de bytes de Python. Los subprocesos múltiples aún pueden beneficiar ciertas tareas, como las operaciones vinculadas a E/S, donde el GIL se libera durante las operaciones de E/S.
Mejores prácticas para trabajar con el GIL
Optimización de tareas vinculadas a la CPU
- Utilice multiprocesamiento en lugar de subprocesos múltiples para tareas vinculadas a la CPU.
- CConsidere el uso de bibliotecas o marcos que aprovechen el multiprocesamiento, como NumPy o Pandas.
- Optimice su código identificando cuellos de botella y mejorando la eficiencia algorítmica.
Maximizar el rendimiento vinculado a E/S
- Utilice técnicas de programación asincrónica como async/await o marcos controlados por eventos como asyncio.
- Utilice grupos de subprocesos o grupos de procesos para maximizar la simultaneidad mientras trabaja con tareas vinculadas a E/S.
- Considere el uso de bibliotecas o marcos que proporcionen API asincrónicas para operaciones de E/S, como aiohttp o request-async.
Conclusión
Python Global Interpreter Lock (GIL) es una característica única del intérprete CPython que permite que solo un subproceso ejecute el código de bytes de Python a la vez. Si bien simplifica la administración de la memoria y garantiza la seguridad de los subprocesos, limita los beneficios del subproceso múltiple para tareas vinculadas a la CPU. Sin embargo, alternativas como el multiprocesamiento y la programación asincrónica pueden superar estas limitaciones y mejorar el rendimiento. Comprender el GIL y su impacto en el rendimiento de Python es crucial para escribir aplicaciones Python eficientes y escalables.
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- Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/02/python-global-interpreter-lock/
