Python線程buggy？

Question

一位可靠的編碼員朋友告訴我，Python當前的多線程實現是嚴重的錯誤 - 足以避免完全使用。關於這個謠言可以說些什麼？

Answer 1

Python線程很適合併發I/O編程。一旦阻塞等待來自文件，網絡等的輸入，線程就會從CPU中被換出。這允許其他Python線程使用CPU而其他人等待。例如，這將允許您編寫多線程的Web服務器或Web爬蟲程序。

但是，Python線程在進入解釋器內核時被GIL序列化。這意味着如果兩個線程正在處理數字，則只有一個線程可以在任何給定時刻運行。這也意味着你不能利用多核或多處理器體系結構。

有像使用基於C的線程庫一樣同時運行多個Python解釋器的解決方案。這不是因爲心臟不好，好處可能不值得麻煩。讓我們希望在未來的版本中使用全部Python解決方案。

Answer 2

我已經在幾個應用程序中使用過它，並且從來沒有聽說過線程是100％可靠的任何東西，只要你知道它的限制。你不能同時產生1000個線程，並希望你的程序能夠在Windows上正常運行，但是你可以很容易地編寫一個工作池並給它提供1000個操作，並且保持一切都很好並且在控制之下。

Answer 3

據我所知沒有真正的錯誤，但線程在cPython中的性能非常差（與大多數其他線程實現相比，但通常足夠好，如果所有大部分線程都是阻塞），由於（全局解釋器鎖定），所以它實際上是特定於實現的，而不是語言特定的。例如，Jython由於使用Java線程模型而不會受此影響。

請參閱this瞭解爲什麼從cPython實現中刪除GIL並不切實可行，而對於一些實際的詳細說明和解決方法，請參閱this。

爲"Python GIL"做一個快速谷歌瞭解更多信息。

Answer 4

GIL（全局解釋器鎖）可能是一個問題，但API非常好。試用優秀的processing模塊，它爲單獨的進程實現了線程API。我現在正在使用它（儘管在OS X上，尚未在Windows上做一些測試），並且給我留下了深刻的印象。 Queue類在管理複雜性方面確實節省了我的培根！

編輯：它看起來處理模塊包含在版本2.6（import multiprocessing）以上的標準庫中。喜悅！

Answer 5

Python的標準實現（通常稱爲CPython，因爲它是用C語言編寫的）使用操作系統線程，但由於存在Global Interpreter Lock，因此一次只允許一個線程運行Python代碼。但是在這些限制之內，線程庫是強大的並且被廣泛使用。

如果您希望能夠使用多個CPU核心，那麼有幾個選項。正如其他人所說的，一個是同時使用多個python解釋器。另一種選擇是使用不使用GIL的Python的不同實現。兩個主要選項是Jython和IronPython。

Jython是用Java編寫的，現在已經相當成熟，雖然有些不兼容仍然存在。例如，網絡框架Django does not run perfectly yet，但一直在靠近。 Jython是great for thread safety，出來better in benchmarks，並有一個cheeky message for those wanting the GIL。

IronPython使用.NET框架並用C＃編寫。兼容性正在達到Django can run on IronPython（至少作爲演示）並且有guides to using threads in IronPython的階段。

Answer 6

如果您想在python中編寫代碼並獲得很好的線程支持，您可能需要查看IronPython或Jython。由於IronPython和Jython中的python代碼分別運行在.NET CLR和Java VM上，因此它們享受了這些庫中內置的強大的線程支持。除此之外，IronPython沒有GIL，這是一個阻止CPython線程充分利用多核架構的問題。