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Python中的GIL和深浅拷贝.md

小小城
2021-08-22 / 0 评论 / 0 点赞 / 7 阅读 / 4,471 字 / 正在检测是否收录...
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本文最后更新于 2022-05-02,若内容或图片失效,请留言反馈。部分素材来自网络,若不小心影响到您的利益,请联系我们删除。

Python中的GIL和深浅拷贝

@[toc]

一、GIL全局解释器锁

1.引入

GIL,中文译为全局解释器锁。在讲解 GIL 之前,首先通过一个例子来直观感受一下 GIL 在 Python 多线程程序运行的影响。

首先运行如下程序:

import time
start = time.clock()
def CountDown(n):
    while n > 0:
        n -= 1
CountDown(100000)
print("Time used:",(time.clock() - start))
运行结果为:
Time used: 0.0039529000000000005

在我们的印象中,使用多个(适量)线程是可以加快程序运行效率的,因此可以尝试将上面程序改成如下方式:

import time
from threading import Thread
start = time.clock()
def CountDown(n):
    while n > 0:
        n -= 1
t1 = Thread(target=CountDown, args=[100000 // 2])
t2 = Thread(target=CountDown, args=[100000 // 2])
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print("Time used:",(time.clock() - start))

运行结果为:
Time used: 0.006673
  •  可以看到,此程序中使用了 2 个线程来执行和上面代码相同的工作,但从输出结果中可以看到,运行效率非但没有提高,反而降低了
  •  如果使用更多线程进行尝试,会发现其运行效率和 2 个线程效率几乎一样(本机器测试使用 4 个线程,其执行效率约为 0.005)
  •  是不是和你猜想的结果不一样?事实上,得到这样的结果是肯定的,因为 GIL 限制了 Python 多线程的性能不会像我们预期的那样。

2、GIL

GIL 是最流程的 CPython 解释器(平常称为 Python)中的一个技术术语,中文译为全局解释器锁,其本质上类似操作系统的 Mutex。GIL 的功能是:在 CPython 解释器中执行的每一个 Python 线程,都会先锁住自己,以阻止别的线程执行。

当然,CPython 不可能容忍一个线程一直独占解释器,它会轮流执行 Python 线程。这样一来,用户看到的就是“伪”并行,即 Python 线程在交替执行,来模拟真正并行的线程

有读者可能会问,既然 CPython 能控制线程伪并行,为什么还需要 GIL 呢?其实,这和 CPython 的底层内存管理有关。

CPython 使用引用计数来管理内容,所有 Python 脚本中创建的实例,都会配备一个引用计数,来记录有多少个指针来指向它当实例的引用计数的值为 0 时,会自动释放其所占的内存。

举个例子,看如下代码:

>>> import sys
>>> a = []
>>> b = a
>>> sys.getrefcount(a)
3
  •  可以看到,a 的引用计数值为 3,因为有 a、b 和作为参数传递的 getrefcount 都引用了一个空列表。
  •  假设有两个 Python 线程同时引用 a,那么双方就都会尝试操作该数据,很有可能造成引用计数的条件竞争,导致引用计数只增加1(实际应增加 2)
  •  这造成的后果是,当第一个线程结束时,会把引用计数减少 1,此时可能已经达到释放内存的条件(引用计数为 0),当第 2 个线程再次视图访问 a 时,就无法找到有效的内存了。
  •  所以,CPython 引进 GIL,可以最大程度上规避类似内存管理这样复杂的竞争风险问题。

3、Python GIL底层实现原理

在这里插入图片描述

  •  上面这张图,就是 GIL 在 Python 程序的工作示例。其中,Thread 1、2、3
    轮流执行
  •  每一个线程在开始执行时,都会锁住 GIL,以阻止别的线程执行;
  •  同样的,每一个线程执行完一段后,会释放GIL,以允许别的线程开始利用资源。
  •  读者可能会问,为什么 Python 线程会去主动释放 GIL 呢?毕竟,如果仅仅要求 Python 线程在开始执行时锁住 GIL,且永远不去释放 GIL,那别的线程就都没有运行的机会。
  •  其实,CPython 中还有另一个机制,叫做间隔式检查(check_interval),意思是 CPython 解释器会去轮询检查线程 GIL 的锁住情况,每隔一段时间,Python 解释器就会强制当前线程去释放 GIL,这样别的线程才能有执行的机会
  •  注意,不同版本的 Python,其间隔式检查的实现方式并不一样。早期的 Python 是 100 个刻度(大致对应了 1000 个字节码);
  •  而 Python 3 以后,间隔时间大致为 15 毫秒。当然,我们不必细究具体多久会强制释放 GIL,读者只需要明白,CPython 解释器会在一个“合理”的时间范围内释放 GIL 就可以了。

整体来说,每一个 Python 线程都是类似这样循环的封装,来看下面这段代码:

for (;;) {
    if (--ticker < 0) {
        ticker = check_interval;   
        /* Give another thread a chance */
        PyThread_release_lock(interpreter_lock);
        /* Other threads may run now */   
        PyThread_acquire_lock(interpreter_lock, 1);
    }
    bytecode = *next_instr++;
    switch (bytecode) {
        /* execute the next instruction ... */
    }
}
  •  从这段代码中可以看出,每个 Python 线程都会先检查 ticker 计数。只有在 ticker 大于 0的情况下,线程才会去执行自己的代码。
  •  Python GIL不能绝对保证线程安全
  •  注意,有了 GIL,并不意味着 Python 程序员就不用去考虑线程安全了,因为即便 GIL 仅允许一个 Python 线程执行,但别忘了 Python 还有 check interval 这样的抢占机制。

比如,运行如下代码:

import threading
n = 0
def foo():
    global n
    n += 1
threads = []
for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=foo)
    threads.append(t)
for t in threads:
    t.start()
for t in threads:
    t.join()
print(n)

执行此代码会发现,其大部分时候会打印 100,但有时也会打印 99 或者 98,原因在于 n+=1 这一句代码让线程并不安全。如果去翻译 foo 这个函数的字节码就会发现,它实际上是由下面四行字节码组成:

>>> import dis
>>> dis.dis(foo)
LOAD_GLOBAL              0 (n)
LOAD_CONST               1 (1)
INPLACE_ADD
STORE_GLOBAL             0 (n)

而这四行字节码中间都是有可能被打断的!所以,千万别以为有了 GIL 程序就不会产生线程问题,我们仍然需要注意线程安全。

4、计算密集型和IO密集型

遇到IO阻塞时,正在执行的线程会暂时释放GIL锁,这时其它线程会利用这个空隙时间,执行自己的代码,因此多线程抓取比单线程抓取性能要好。

  •  计算密集型:要进行大量的数值计算,例如进行上亿的数字计算、计算圆周率、对视频进行高清解码等等。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成,但是花费的主要时间在任务切换的时间,此时CPU执行任务的效率比较低。
  •  IO密集型:涉及到网络请求(time.sleep())、磁盘IO的任务都是IO密集型任务,这类任务的特点是CPU消耗很少,任务的大部分时间都在等待IO操作完成(因为IO的速度远远低于CPU和内存的速度)。对于IO密集型任务,任务越多,CPU效率越高,但也有一个限度。

5、解决GIL问题的方案:

1.使用其它语言,例如C,Java

2.使用其它解释器,如java的解释器jython

3.使用多进程

6、线程释放GIL锁的情况:

1.在IO操作等可能会引起阻塞的system call之前,可以暂时释放GIL,但在执行完毕后,必须重新获取GIL。

2.Python 3.x使用计时器(执行时间达到阈值后,当前线程释放GIL)或Python 2.x,tickets计数达到100。

7、GIL对python多线程的影响?阐明多线程程序是否可比单线程性能有提升,并解释原因。

  1. Python语言和GIL没有半毛钱关系。仅仅是由于历史原因在Cpython虚拟机(解释器),难以移除GIL。
  2. GIL:全局解释器锁。每个线程在执行的过程都需要先获取GIL,保证同一时刻只有一个线程可以执行代码。
  3. 线程释放GIL锁的情况: 在IO操作等可能会引起阻塞的system call之前,可以暂时释放GIL,但在执行完毕后,必须重新获取GIL Python 3.x使用计时器(执行时间达到阈值后,当前线程释放GIL)或Python 2.x,tickets计数达到100
  4. Python使用多进程是可以利用多核的CPU资源的。
  5. 多线程爬取比单线程性能有提升,因为遇到IO阻塞会自动释放GIL锁

二、深浅拷贝

1、 浅拷贝

浅拷贝是对于一个对象的顶层拷贝
通俗的理解是:拷贝了引用,并没有拷贝内容

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2. 深拷贝

深拷贝是对于一个对象所有层次的拷贝(递归)

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

3、拷贝的其他方式

  •  分片表达式可以赋值一个序列

在这里插入图片描述

  •  字典的copy方法可以拷贝一个字典

在这里插入图片描述

4. 注意点

浅拷贝对不可变类型和可变类型的copy不同
copy.copy对于可变类型,会进行浅拷贝
copy.copy对于不可变类型,不会拷贝,仅仅是指向

In [88]: a = [11,22,33]
In [89]: b = copy.copy(a)
In [90]: id(a)
Out[90]: 59275144
In [91]: id(b)
Out[91]: 59525600
In [92]: a.append(44)
In [93]: a
Out[93]: [11, 22, 33, 44]
In [94]: b
Out[94]: [11, 22, 33]


In [95]: a = (11,22,33)
In [96]: b = copy.copy(a)
In [97]: id(a)
Out[97]: 58890680
In [98]: id(b)
Out[98]: 58890680

在这里插入图片描述

5、copy.copy和copy.deepcopy的区别

  •  copy.copy

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  •  copy.deepcopy
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

6、总结

  •  深浅拷贝都是对源对象的复制,占用不同的内存空间
  •  如果源对象只有一级目录的话,源做任何改动,不影响深浅拷贝对象
  •  如果源对象不止一级目录的话,源做任何改动,都要影响浅拷贝,但不影响深拷贝
  •  序列对象的切片其实是浅拷贝,即只拷贝顶级的对象
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