Pythons Global Interpreter Lock verstehen
Published: 2024-01-26 16:36:23

Was ist die globale Interpreter-Sperre (GIL) in Python?
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In der Welt von Python lauert eine berüchtigte Kreatur, die als Global Interpreter Lock (GIL) bekannt ist und die Leistung und das Threading beeinträchtigt. Wenn Programmierer sich in das Herz von Python wagen, um die GIL zu verstehen, herauszufordern und möglicherweise zu überwinden, stoßen sie sowohl auf ihre Grenzen als auch auf ihre Auswirkungen auf die Implementierung von Python in verschiedenen Bereichen, einschließlich Data Science und maschinelles Lernen.

### Update von Redditor [zurtex](https://www.reddit.com/user/zurtex/) über deaktivierte GIL

[Siehe den Kommentar von zurtex auf reddit](https://www.reddit.com/r/Python/comments/15i5je7/comment/juu7usg/)

Die Option `--disable-gil` ist nicht für CPython 3.12 verfügbar. Tatsächlich ist der CPython 3.12-Zweig jetzt für Commits außerhalb des Release-Management-Teams gesperrt, da sie sich auf die rc1-Veröffentlichung vorbereiten.

Außerdem würde eine so große Änderung nur auf dem Hauptzweig (derzeit 3.13) landen, nicht direkt auf einem Nebenversionszweig, sobald dieser Zweig vom Hauptzweig abgespalten wurde, was für 3.12 schon vor Monaten der Fall war, lange vor der Ankündigung der Absicht, den PEP anzunehmen.

PEP 703 _könnte_ auf CPython 3.13 landen, aber der Lenkungsrat war sich ziemlich sicher, dass sie kein Problem damit haben, es bis CPython 3.14 zu verschieben. Es könnte also falsch sein, wenn es heißt, dass es_"bald_" weitergeht:

-   PEP 703 ist im **Entwurfsstatus**, es ist noch nicht offiziell angenommen worden.
    
-   Sam Gross ist im Moment im Urlaub und hätte eine Menge Arbeit zu tun, um den [Nogil-Zweig](https://github.com/colesbury/nogil-3.12) in die Hauptversion zu überführen und zumindest einige Probleme zu beheben, die das Faster CPython-Team angesprochen hat und die bei der Verwendung von reinem Python-Code zum Absturz führen können, bevor eine Überführung in die Hauptversion in Frage käme
    

CPython 3.12 schaltet Global Interpreter Lock (GIL) ab
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Das Skript `./configure` wird möglicherweise _bald_ das Makro `Py_NOGIL` in der Datei `Python/patchlevel.h` setzen. Das bedeutet, dass der Weg, die GIL zu deaktivieren, wie folgt aussieht:

```js
git clone -b nogil-3.12 https://github.com/colesbury/nogil-3.12.git
cd nogil-3.12
./configure --disable-gil
make
```

_Beachten Sie,_ dass das _Flag__`--disable-gil`_ _ein PEP-Entwurf ist. Auch wenn es sagt, dass es nicht anerkannt ist, werden die obigen Befehle Binärdateien mit deaktivierter GIL erzeugen._

**Deaktivieren Sie die GIL zur Erstellungszeit: https:**[//peps.python.org/pep-0703/#build-configuration-changes](https://peps.python.org/pep-0703/#build-configuration-changes)

**Aktivieren Sie die GIL zur Laufzeit wieder:**[https:](https://peps.python.org/pep-0703/#pythongil-environment-variable) //peps.python.org/pep-0703/#pythongil-environment-variable

Der Ursprung und Zweck von Python GIL und die Rolle von Global Interpreter Lock
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Ursprünglich in Python 1.5 eingeführt, war die GIL ein Mechanismus, der die Stabilität verbessern sollte. Es ist im Wesentlichen ein Mutex (oder eine Sperre), die es nur einem Thread erlaubt, Python-Bytecode zur gleichen Zeit auszuführen. Dies war in erster Linie eine Lösung für den Umgang mit Multi-Threading und zur Vereinfachung der Speicherverwaltung, um ein Gefühl der Sicherheit und Vorhersagbarkeit in der Python-Umgebung zu schaffen.

Die Beschränkung des Python Global Interpreter Lock (GIL)
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Dieser Sicherheitsmechanismus hatte jedoch seinen Preis. Trotz ihrer ursprünglichen Absicht wurde die GIL zu einer Quelle von Leistungshindernissen, die dazu führte, dass Python-Programme bei E/A-Operationen oder Systemaufrufen nicht mehr reagierten.

Python-Multithreading wurde durch diese Sperre für CPU-intensive Aufgaben praktisch unbrauchbar, was eine große Hürde darstellte. Trotz der Einfachheit und Sicherheit, die es bot, wurden wir in ein Abenteuer gerufen, um diese Beschränkung herauszufordern und zu überwinden.

Asynchrone Bibliotheken und Multiprocessing: die besten Freunde der Python-Gleichzeitigkeit
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Bevor die GIL selbst in Frage gestellt wurde, bestand die erste Reaktion darin, ihre Beschränkungen abzumildern. Für Aufgaben mit hohem Gleichzeitigkeitsgrad wurden asynchrone E/A-Bibliotheken eingeführt. Diese Bibliotheken ermöglichen E/A-Operationen und Systemaufrufe, ohne die GIL zu beeinträchtigen.

Für CPU-lastige Arbeitslasten wurde das Multiprocessing eingeführt, das es mehreren Python-Laufzeiten ermöglicht, gleichzeitig zu arbeiten. Dies war durch den Message-Passing-Mechanismus möglich, bei dem Threads miteinander kommunizieren und Arbeitslasten teilen konnten. Diese Werkzeuge boten eine Umgehung der GIL und ermöglichten es Ihnen, diese zu umgehen. Aber diese Bibliotheken lösen das zugrundeliegende Problem der GIL nicht.Die Untersuchung von Alternativen zu CPython, wie [IronPython](https://ironpython.net/) und [Jython](https://www.jython.org/), zeigt, dass sie Multithreading anders handhaben. IronPython beispielsweise ist in das .NET-Framework integriert und profitiert von dessen Threading-Modell, während Jython, das auf der Java Virtual Machine läuft, die Threading-Funktionen von Java nutzt. Diese Implementierungen von Python bieten Einblicke in verschiedene Ansätze zur Gleichzeitigkeit und zeigen die Vielseitigkeit der Programmiersprache bei der Anpassung an verschiedene Plattformen und Umgebungen.

Die Entscheidung, die py.GIL zu deaktivieren: Mach dich bereit, die Herausforderung beginnt
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Mit der Veröffentlichung von CPython 3.12 nahm die Reise eine spannende Wendung - die GIL konnte nun deaktiviert werden. Dieses Vorhaben, das eine Neukompilierung von Python mit dem Flag `--disable-gil` erforderte, versprach dramatische Leistungsverbesserungen. Doch damit begaben wir uns auch auf ein viel riskanteres Terrain. Welche Auswirkungen würde ein solch radikaler Schritt haben?

Die Auswirkungen der Deaktivierung der GIL in Python: Die Sicherheit ist weg
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Durch die Deaktivierung des Global Interpreter Lock konnten mehrere Threads gleichzeitig Python-Bytecode ausführen. Dies bedeutete eine Gelegenheit, die Leistung potenziell erheblich zu steigern. Das Risiko war jedoch beträchtlich: Die in Python eingebaute Sicherheit wurde vollständig entfernt, was den Weg für potenzielle Abstürze aufgrund von Problemen mit gemeinsam genutzten Ressourcen und der Speicherverwaltung frei machte.

Echte Threads in Python: echte Belohnungen
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Nach der Deaktivierung von GIL konnten wir nun eine neuartige Verwendung von Threads in Betracht ziehen. Sogar CPU-intensive Aufgaben konnten auf Threads aufgeteilt werden, was als eine bedeutende Belohnung für diese Tortur angesehen werden kann. Dies erforderte jedoch einen sorgfältigen Umgang mit gemeinsam genutztem Speicher und Ressourcen, da es sonst zu einer Katastrophe führen konnte - wir hatten Python effektiv von seinen Sicherheitseinschränkungen befreit.

Erkenntnisse und Schlussfolgerungen zu Python GIL
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Trotz des Nervenkitzels und der Möglichkeiten, die sich durch die Deaktivierung der GIL ergaben, wurde deutlich, dass das ursprüngliche Design von Python durchaus seine Vorzüge hat. Die GIL war zwar mit eklatanten Einschränkungen behaftet, bot aber auch Schutz vor potenziellen Abstürzen und gewährleistete die Gesamtstabilität des Systems.

Die Deaktivierung der GIL hat das Potenzial, die Leistung zu verbessern, birgt aber auch erhebliche Risiken. Bevor man sich in dieses Neuland wagt, sollte man sich gut informieren und entsprechende Vorsichtsmaßnahmen treffen. Es ist klüger, innerhalb des Threading-Modells von Python zu optimieren und die asynchronen E/A-Bibliotheken und das Multiprocessing zu nutzen, als die GIL ganz zu deaktivieren.

Das Abenteuer mit Pythons GIL bringt nicht nur eine potenzielle Lösung, sondern auch ein tieferes Verständnis des Systems als Ganzes mit sich und fördert einen durchdachteren und komplexeren Umgang mit Python. Es ist möglich, die besten verfügbaren Werkzeuge zu verwenden und Leistungseinbußen durch die GIL zu vermeiden.

Meine Gedanken zur Python-GIL
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Anfangs war ich begeistert von der Möglichkeit, den Global Interpreter Lock (GIL) in Python zu deaktivieren, da dies neue Möglichkeiten zur Leistungssteigerung versprach. Bei näherem Nachdenken bin ich jedoch zu dem Schluss gekommen, dass dies nicht der Fall ist. Die Deaktivierung der GIL würde nur die Verwendung von Threading-Mustern und Threads innerhalb von Python ermöglichen, wovon ich kein Fan bin. Meine bevorzugte Methode, um hohe Gleichzeitigkeit und effiziente Programme zu erreichen, ist die Verwendung mehrerer Prozesse mit Message Passing.

Auf diese Weise haben wir PubNub entwickelt, das derzeit über viele Kubernetes-Cluster auf der ganzen Welt verfügt und über 1 Milliarde Geräte im Netzwerk bedient. Wir sind in der Lage, diesen Grad an Gleichzeitigkeit und Skalierung zu erreichen, indem wir Mustern folgen, die es uns ermöglichen, die Ressourcen, die wir von unserem Cloud-Anbieter, Amazon Web Services, erwerben, voll zu nutzen. Wir müssen uns keine Gedanken über Threads, Sperren oder Speichersicherheit machen, da dieses Entwurfsmuster in C implementiert ist und asynchrone E/A-Kernel-Interrupts direkt über die epoll-Kernel-API unter Linux verwendet. Dadurch können wir unsere CPU voll ausnutzen, ohne Context Thrashing betreiben zu müssen.

Derselbe Effekt kann in Python erzielt werden. Starten eines Single-Thread-Python-Workers in einem Docker-Container und anschließendes Aufspinnen mehrerer Docker-Container. Sie können Round-Robin und Lastausgleich mit einem Load Balancer wie [Nginx](https://www.pubnub.com/guides/nginx/) durchführen, einem gängigen Standard-Load Balancer, der im Kubernetes-Ökosystem verwendet wird. Damit erreichen Sie, was Sie brauchen. Sie sollten eine asynchrone E/A-Bibliothek hinzufügen, damit die Python-Engine beim Warten auf E/A nicht blockiert wird. So können Sie die Vorteile der von Ihnen erworbenen Hardware optimal nutzen.

Wenn Sie nur die Vorteile der Gleichzeitigkeit auf einem einzigen System, wie z. B. Ihrem Laptop, nutzen möchten, ist die Python-Multiprozessorbibliothek der richtige Weg. Sie bietet Mechanismen zur Verteilung von Arbeitslasten auf die CPU-Kerne Ihres Systems.

Python 3.12 GIL Häufig gestellte Fragen
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Wir müssen noch ein paar zusätzliche Punkte abdecken, was Sie als nächstes tun können. Hier sind einige häufig gestellte Fragen, die während der Diskussionen aufkamen.

### Sollte ich mich über Python 3.12 und das neue --disable-gil Flag freuen?

1.  Ja, wenn Sie Threads und die Arbeit mit den Herausforderungen und dem zusätzlichen Codeaufwand mögen.
    
2.  **Ansonsten nein. Es gibt bessere Optionen!**
    

Ob Sie sich für Python 3.12 und das neue `--disable-gil` Flag begeistern können, hängt weitgehend von Ihrem speziellen Anwendungsfall und Ihrem Verständnis für die Komplexität von Multi-Threading ab.

Wenn Sie häufig CPU-intensive Aufgaben ausführen und sich mit sorgfältiger Thread-Verwaltung und Programmierung auskennen, könnte die Option zur Deaktivierung des Global Interpreter Lock (GIL) von Vorteil sein. Diese Funktion kann möglicherweise zu einer drastischen Leistungssteigerung führen, da mehrere Threads gleichzeitig Python-Bytecode ausführen können, ohne durch GIL gebremst zu werden.

Diese Funktion erhöht aber auch das Risiko. Die GIL in Python spielt eine entscheidende Rolle bei der Wahrung der Integrität von Python-Objekten, indem sie verhindert, dass mehrere Threads gleichzeitig Python-Bytecode ausführen. Die Entwicklung von Thread-Programmen ohne GIL erfordert ein ausgeprägtes Verständnis von Thread-Sicherheit und Synchronisation, da es nun in Ihrer Verantwortung liegt, sicherzustellen, dass keine Datenrennen oder Inkonsistenzen auftreten.

Viele Python-Standardbibliotheken sind auf die Existenz der GIL angewiesen, um die Threadsicherheit zu gewährleisten, und diese funktionieren möglicherweise nicht korrekt - oder überhaupt nicht, wenn Sie die GIL deaktivieren.

Obwohl diese Funktion also in bestimmten Kontexten erhebliche Leistungsverbesserungen bieten kann, sollte sie nicht leichtfertig oder allgemein eingesetzt werden. Wie bei jedem leistungsfähigen Werkzeug sind Verständnis, Respekt und Sorgfalt erforderlich, um es richtig und effektiv zu nutzen.

Für die meisten Python-Entwickler, insbesondere für diejenigen, die keine CPU-intensiven Multi-Thread-Anwendungen entwickeln, bietet die Ankunft von asynchronen Bibliotheken und Multiprocessing-Modulen in der Python-Standardbibliothek ausreichende Mechanismen für den Umgang mit Gleichzeitigkeit und Parallelität, so dass die Deaktivierung der GIL weniger wichtig ist.

### Was wird durch die Deaktivierung der GIL verfügbar?

Die Deaktivierung der Global Interpreter Lock (GIL) ermöglicht es in erster Linie, dass Python-Programme mit mehreren Kernen eine echte parallele Thread-Ausführung erreichen, was zu einer erheblichen Leistungsverbesserung bei CPU-gebundenen Aufgaben führen kann.

Hier ist eine kurze Zusammenfassung dessen, was verfügbar wird, wenn die GIL deaktiviert ist:

1.  **Gleichzeitige Thread-Ausführung:** Wenn die GIL deaktiviert ist, können mehrere Threads Python-Bytecodes gleichzeitig ausführen, ohne auf die Sperre zu warten. Dies könnte zu einer besseren Nutzung von Mehrkernprozessoren führen.
    
2.  **Bessere Leistung für CPU-gebundene Multithreading-Aufgaben:** Bei CPU-gebundenen Aufgaben, die in mehrere Threads aufgeteilt wurden, kann die Deaktivierung der GIL möglicherweise zu einer erheblichen Leistungssteigerung führen, da jeder Thread gleichzeitig auf verschiedenen Kernen ausgeführt werden kann.
    
3.  **Mehr Kontrolle über die Thread-Synchronisierung:** Die Deaktivierung der GIL bedeutet, dass die Entwickler die Thread-Synchronisierung nun selbst übernehmen müssen. Dies erfordert zwar ein tiefes Verständnis von Multi-Threading, gibt aber auch mehr Kontrolle über die Thread-Operationen und könnte eine differenziertere und optimierte Leistungsabstimmung ermöglichen.
    

Es ist wichtig, sich der möglichen Nachteile bewusst zu sein. Durch die Deaktivierung der GIL wird eine Sicherung entfernt, die für viele Python-Bibliotheken und -Operationen einen thread-sicheren Betrieb gewährleistet. Die Komplexität und die potenziellen Fallstricke, die mit Multi-Threading verbunden sind, wie z. B. Race Conditions, Deadlocks und andere Synchronisationsprobleme, liegen dann in der Verantwortung des Entwicklers und müssen von ihm bewältigt werden.

### Werde ich eine Leistungsverbesserung feststellen, wenn ich die GIL deaktiviere?

Ob Sie durch die Deaktivierung der Global Interpreter Lock (GIL) eine Leistungsverbesserung erzielen, hängt von der Art Ihres Python-Programms ab.

Wenn Ihr Programm stark von CPU-gebundenen Aufgaben Gebrauch macht und mit Multi-Threading entwickelt wurde, können Sie möglicherweise eine erhebliche Leistungssteigerung feststellen. Dies liegt daran, dass bei deaktivierter GIL mehrere Threads Python-Bytecodes auf verschiedenen Kernen gleichzeitig ausführen können, was zu einer besseren Auslastung von Multi-Core-Prozessoren führt.

Wenn Ihr Programm hauptsächlich E/A-gebunden ist (z. B. wenn es die meiste Zeit auf Netzwerkantworten wartet, von der Festplatte liest usw.), dann ist es unwahrscheinlich, dass GIL ein Engpass ist, und die Deaktivierung würde wahrscheinlich nur minimale, wenn überhaupt, Leistungsverbesserungen bringen. In E/A-gebundenen Szenarien kann der richtige Einsatz von asynchroner Programmierung und Gleichzeitigkeitsbibliotheken sogar vorteilhafter sein als die Deaktivierung der GIL.

Wenn Ihr Programm nicht für die korrekte Verwaltung der Thread-Synchronisierung ausgelegt ist, kann die Deaktivierung der GIL die Leistung sogar verschlechtern oder zu unerwartetem Verhalten aufgrund von Race Conditions und anderen Fallstricken im Zusammenhang mit Multithreading führen.

Auch wenn die Deaktivierung der GIL in bestimmten Szenarien zu einer Leistungssteigerung führen kann, sind große Sorgfalt und Fachkenntnisse erforderlich, um echtes Multithreading in Python ohne die GIL sicher und effektiv zu verwalten. Für viele Anwendungen kann es sicherer und effektiver sein, andere Funktionen von Python zu nutzen, wie das Multiprocessing-Modul oder async IO zur Verwaltung paralleler und gleichzeitiger Aufgaben.

### Wie kann ich die GIL deaktivieren?

Um das Global Interpreter Lock (GIL) in Python zu deaktivieren, müssen Sie Python mit der Option --disable-gil konfigurieren und bauen. Voraussetzung für diese Methode ist die Kompilierung von Python aus dem Quellcode. Beachten Sie außerdem, dass die Funktion zum Deaktivieren der GIL erst ab CPython v3.14 möglich ist. Hier sind die Schritte:

1\. Laden Sie die CPython-Quelldatei für Python 3.1X oder höher herunter. Wahrscheinlich wird es Python 3.14 sein. Sie können das Repository von Github klonen.

`git clone -b 3.1X https://github.com/python/cpython.git`

2\. Wechseln Sie in das heruntergeladene CPython-Verzeichnis.

`cd cpython`

3\. Führen Sie das configure-Skript mit der Option --disable-gil aus.

`./configure --disable-gil`

4\. Erzeugen Sie nun Python.

`make`

Dies sollte nicht auf die leichte Schulter genommen werden, da es möglicherweise zu Threading-Problemen führen kann, wenn der Code nicht richtig thread-sicher ist. Dies ist eher für Entwickler geeignet, die ein echtes Multithreading benötigen und bereit sind, mit der Komplexität umzugehen, die entsteht, wenn die Thread-Sicherheit nicht von Python garantiert wird. Vergewissern Sie sich immer, dass Ihr Code und alle von Ihnen verwendeten Bibliotheken thread-sicher sind, bevor Sie die GIL deaktivieren.

### Wie kann ich die GIL mit der Umgebungsvariablen wieder aktivieren?

Die Python Global Interpreter Lock (GIL) kann wieder aktiviert werden, indem eine Umgebungsvariable namens PYTHONGIL auf 1 gesetzt wird. Dies dient als Override, um die GIL wieder einzuschalten, auch wenn sie zur Build-Zeit deaktiviert wurde.

Das Setzen der Variable kann je nach Betriebssystem auf unterschiedliche Weise erfolgen. In Unix-basierten Systemen, einschließlich Linux und MacOS, geht man folgendermaßen vor:

`export PYTHONGIL=1`

`python meine-anwendung.py`

Bei Windows-Systemen können Sie die Umgebungsvariablen mit dem folgenden Befehl setzen

`set PYTHONGIL=1`

`python meine-anwendung.py`

Beachten Sie, dass diese Befehle die Umgebungsvariable nur für die aktuelle Terminalsitzung setzen. Wenn Sie sie dauerhaft setzen wollen, müssen Sie den entsprechenden Befehl in Ihre Shell-Initialisierungsdatei (wie .bashrc oder .bash\_profile für die Bash-Shell in Unix-Systemen) aufnehmen oder die Variable in den Systemeigenschaften unter Windows setzen.

Denken Sie daran, dass Sie Ihr Python-Programm in der gleichen Terminalsitzung ausführen müssen, in der Sie diese Umgebungsvariable gesetzt haben, um die Auswirkungen auf Ihr Programm zu sehen.

### Gibt es Risiken bei der Deaktivierung der GIL?

Ja, die Deaktivierung des Global Interpreter Lock (GIL) in Python ist mit erheblichen Risiken verbunden. Im Folgenden sind die wichtigsten Risiken aufgeführt:

1.  **Thread-Sicherheitsprobleme:** Die GIL sorgt für ein gewisses Maß an Thread-Sicherheit, indem sie verhindert, dass mehrere Threads gleichzeitig Python-Bytecodes ausführen. Durch die Deaktivierung der GIL fällt die Verantwortung für die Gewährleistung der Thread-Sicherheit auf den Entwickler. Dies kann zu Problemen wie Wettlaufsituationen, Datenverfälschung und Abstürzen führen, wenn mehrere Threads gleichzeitig auf freigegebene Daten zugreifen oder diese ohne angemessene Synchronisierung ändern.
    
2.  **Kompatibilitätsprobleme:** Viele Python-Bibliotheken, einschließlich einiger in der Standardbibliothek, wurden unter der Annahme geschrieben, dass die GIL aktiviert ist. Diese Bibliotheken können Thread-unsichere Operationen verwenden, die unter GIL sicher sind, aber Probleme verursachen können, wenn die GIL deaktiviert ist.
    
3.  **Leistungsverschlechterung: In**einigen Fällen kann die Deaktivierung der GIL aufgrund des erhöhten Overheads bei der Verwaltung mehrerer Threads und der Synchronisierung des Zugriffs auf gemeinsam genutzte Daten zu einer Leistungsminderung führen.
    
4.  **Schwierige Fehlersuche:** Das Debugging von Multi-Thread-Anwendungen ohne GIL kann aufgrund der zusätzlichen Thread-Synchronisierung, die manuell sichergestellt werden muss, komplexer sein.
    
5.  **Gefahr von Deadlocks:** Ohne die GIL sind Sie möglicherweise auch anfälliger für Deadlocks, bei denen zwei oder mehr Threads auf unbestimmte Zeit darauf warten, dass der andere eine Ressource freigibt.
    

Die Deaktivierung der GIL kann die Leistung bestimmter CPU-gebundener Multi-Thread-Anwendungen potenziell steigern, sie gilt jedoch als riskant und wird in der Regel nicht empfohlen, es sei denn, Sie sind mit der Thread-Synchronisierung bestens vertraut und darauf vorbereitet, die Komplexität und potenziellen Fallstricke des Multi-Threadings zu bewältigen.

### Gibt es Alternativen zur Deaktivierung der GIL?

Ja, es gibt mehrere andere Möglichkeiten, die gleichzeitige und parallele Verarbeitung in Python zu handhaben, ohne die Global Interpreter Lock (GIL) deaktivieren zu müssen:

1.  **Multithreading:** Für Aufgaben, die weitgehend an E/A gebunden sind (z. B. mehrere Webanfragen, Lesen aus einer Datei oder Datenbank usw.), kann das Threading-Modul von Python verwendet werden, um Gleichzeitigkeit zu erreichen. Die GIL ist ein Engpass für CPU-gebundene Aufgaben, aber E/A-gebundene Aufgaben können die GIL freigeben und andere Threads laufen lassen, wenn sie auf E/A warten.
    
2.  **Multiprocessing:** Das Multiprocessing-Modul in Python umgeht die GIL, indem es separate Python-Interpreter-Prozesse erzeugt, und ermöglicht so echte Parallelität bei CPU-gebundenen Aufgaben. Dies bringt zwar den Overhead der Kommunikation zwischen den Prozessen mit sich und kann erheblich mehr Speicher verbrauchen, ist aber eine robuste Möglichkeit, die GIL zu umgehen.
    
3.  **Asynchrone Programmierung:** Das asyncio-Modul von Python und asynchrone Bibliotheken wie Twisted und Tornado ermöglichen eine effizientere Handhabung mehrerer E/A-gebundener Aufgaben durch die Verwendung einer Ereignisschleife. Dieses Modell kann die Wartezeiten, die I/O-gebundenen Tasks innewohnen, voll ausnutzen, um andere Tasks auszuführen und somit den Durchsatz Ihres Programms zu verbessern.
    
4.  **NumPy/SciPy für die numerische Verarbeitung:** Diese Bibliotheken übersetzen einen Großteil ihrer Berechnungen in kompilierten Code, wodurch die GIL umgangen werden kann, und eignen sich daher hervorragend für numerische Berechnungen.
    
5.  **Cython- oder C-Erweiterungen:** Wenn die Leistung entscheidend ist, können Sie C-Erweiterungen schreiben oder Cython verwenden, um Teile Ihres C-Codes auf C-Ebene zu schreiben. In nativem C-Code kann die GIL freigegeben werden, wodurch ihre Nachteile gemildert werden.
    
6.  **Bibliotheken für paralleles Rechnen:** Tools wie joblib, Dask, Ray und andere bieten Umgebungen auf höherer Ebene für die Durchführung paralleler Berechnungen, die mehrere Prozessoren nutzen und die gemeinsame Nutzung von Speicher effizient verwalten können.
    

Die beste Alternative hängt von Ihrem speziellen Fall und der Art des Problems ab, das Sie zu lösen versuchen. Es ist immer wichtig, die Kompromisse für jede Option zu verstehen, um sicherzustellen, dass Sie eine Wahl treffen, die Ihren Anforderungen am besten entspricht.

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Dieser Artikel wurde ursprünglich auf [PubNub.com](https://www.pubnub.com/blog/understanding-pythons-global-interpreter-lock/) veröffentlicht.

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