最新版Python 3.13：尝试解锁GIL限制，迈向真正的多线程并发！

最新Python 3.13带来了令人兴奋的突破：实验性的无GIL版本，让我们一窥Python并发编程的新未来！

什么是GIL？为什么它限制了Python的多线程性能？

全局解释器锁（GIL）是CPython解释器中的一种机制，它确保在任何时候只有一个线程能够持有控制权并执行Python字节码。这意味着即使在多核处理器上，多线程Python程序也无法真正实现并行执行，只有一个线程能够在CPU核心上运行，其他线程必须等待。这限制了Python在多线程场景下的性能提升，尤其是在CPU密集型任务中。

Python 3.13的无GIL构建：开启并发新篇章

Python 3.13引入了实验性的“free-threaded”构建，它允许禁用GIL。这意味着多个线程可以同时在多个CPU核心上执行Python字节码，从而充分利用多核处理器的优势。这对于CPU密集型任务来说是一个巨大的进步，可以显著提高程序的运行速度。

如何启用和使用无GIL的Python？

启用无GIL的Python需要一些额外的步骤：

• 特殊构建: 你需要下载一个特殊的Python 3.13二进制文件，通常命名为python3.13t或python3.13t.exe。Windows和macOS的官方安装程序中包含了这个选项，或者你可以从源码编译，使用--disable-gil选项。

• 运行时选项: 你可以通过环境变量PYTHON_GIL或命令行选项-X gil=0来禁用或启用GIL。-X gil=1则表示启用GIL。

• 检查支持: 运行python -VV 或检查 sys.version 是否包含 "experimental free-threading build" 来确认你的解释器是否支持无GIL模式。可以使用 sys._is_gil_enabled() 函数来检查GIL是否已禁用。

• C扩展模块兼容性: 如果你的程序使用了C扩展模块，则这些模块需要进行修改以支持无GIL模式。这需要使用 Py_mod_gil slot 或 PyUnstable_Module_SetGIL() 函数。使用pip 24.1 或更新的版本安装包。

示例：对比有GIL和无GIL的性能差异

让我们用一个简单的例子来演示GIL的影响。以下代码计算前100000个数字的平方和，分别使用单线程、多线程（有GIL）和多线程（无GIL）三种方式实现：

import threading

import time

import sys

import os

defsquare_sum(start, end, result_list):

total =0

for i inrange(start, end):

total += i * i

result_list.append(total)

if __name__ =="__main__":

num_threads =4

chunk_size =100000// num_threads

results =[]

threads =[]

# Single-threaded

start_time = time.time()

single_total =0

for i inrange(100000):

single_total += i*i

end_time = time.time()

print(f"Single-threaded time: {end_time - start_time:.4f} seconds")

# Multi-threaded with GIL

start_time = time.time()

for i inrange(num_threads):

start = i * chunk_size

end =(i +1)* chunk_size

thread = threading.Thread(target=square_sum, args=(start, end, results))

threads.append(thread)

thread.start()

for thread in threads:

thread.join()

end_time = time.time()

print(f"Multi-threaded (with GIL) time: {end_time - start_time:.4f} seconds")

print(f"Sum (with GIL): {sum(results)}")

if sys._is_gil_enabled():

print("GIL is enabled.")

else：

print("GIL is disabled.")

在多核处理器上运行，你会发现无GIL的多线程版本比有GIL的多线程版本显著更快，接近于单线程的4倍。当然，实际的性能提升会受到很多因素的影响，例如任务的类型、硬件配置等等。

已知限制及未来展望

虽然无GIL的Python带来了性能提升的可能性，但目前它仍然是一个实验性功能，存在一些已知的限制：

• 单线程性能下降: 禁用GIL会带来一定的单线程性能开销。

• 内存使用增加: 为了避免竞争，一些对象会被“immortalize”（永生化），导致内存使用增加。

• 线程安全问题: 需要小心处理线程安全问题，例如共享迭代器。

• C扩展兼容性: 需要修改C扩展模块以支持无GIL模式。

Python社区正在积极努力改进无GIL的Python，未来的版本有望解决这些限制，带来更稳定和高效的并发编程体验。

结论

Python 3.13的无GIL构建是Python并发编程领域的一项重大进展。虽然目前还处于实验阶段，但它为Python开发者提供了充分利用多核处理器性能的可能性，为未来Python在高性能计算领域的应用开辟了新的道路。让我们拭目以待，见证Python在并发编程领域的飞跃！

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发表于 2024-12-14 09:33
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分类：Python开发

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