5 способов, почему Python так медленный, и как это изменится с удалением GIL
16 июня 2025 г.Вступление
Одна из самых больших проблем в Python - медленная производительность. Многие полагают, что это из-за Global Interpreter Lock (GIL), ограничивающего выполнение кода в несколько потоков. Но правда ли это?
Вот японский хокку, который близок по смыслу: "Медленное движение, но к цели."
Пересказ Reddit поста
Автор Cidan пишет, что убрать GIL не магическим образом не сделает Python быстрее. Даже в одиночных потоков производительность Python очень низкая из-за интерпретируемой природы языка. Убрать GIL поможет с параллелизмом, особенно в IO-ограниченных задачах, но это не решит проблему медленной производительности Python. Это только сделает ее "распределенной".
Автор Devel93 добавляет, что убрать GIL не решит проблему, потому что библиотеки должны будут catches up. Еще есть много других проблем, таких как плохие внутренности и плохие практики (например, gevent monkey patching в production).
SpecialFlutters шутит, что мы должны будет подождать, когда наконец-то будет сделано.
Автор heraldev подчеркивает важность безопасности потоков, когда мы будем использовать GIL. Он говорит, что библиотеки будут должны обеспечивать безопасность своих данных или предупреждать пользователей.
Пересказ сути проблемы
Проблема медленной производительности Python. Она связана с интерпретируемой природой языка. Убрать GIL не решит проблему, потому что библиотеки должны будут catches up. Еще есть много других проблем, таких как плохие внутренности и плохие практики.
Детальный разбор проблемы
Медленная производительность Python связана с интерпретируемой природой языка. Это означает, что код Python интерпретируется в runtime, а не компилируется в машинный код. Это делает Python медленнее, чем языки, такие как C++ или Java.
Убрать GIL может помочь с параллелизмом, но это не решит проблему медленной производительности. Это только сделает ее "распределенной".
Практические примеры и кейсы
Python часто используется для научных расчетов, машинного обучения и данных анализа. В этих случаях медленная производительность может быть критичной.
Однако, есть библиотеки которые могут помочь с параллелизмом, такие как NumPy или concurrent.futures.
Экспертные мнения
Автор ChadtheWad подчеркивает важность thread safety, когда мы будем использовать free-threading Python. Он также добавляет, что free-threading Python может понизить производительность в одиночных потоках.
Возможные решения и рекомендации
Одно из возможных решений - использовать библиотеки, которые могут помочь с параллелизмом, такие как NumPy или concurrent.futures. Еще можно использовать языки, такие как Julia или Rust, которые могут быть быстрее, чем Python.
Заключение
Медленная производительность Python - это проблема, которая связана с интерпретируемой природой языка. Убрать GIL может помочь с параллелизмом, но это не решит проблему медленной производительности. Мы должны будем использовать библиотеки, которые могут помочь с параллелизмом, и языки, которые могут быть быстрее, чем Python.
import concurrent.futures
def analyze_data(data: np.ndarray) -> dict:
"""Анализирует данные.
Args:
data: Массив данных
Returns:
Словарь с результатами анализа
"""
# Вычисляем среднее значение данных
average = data.mean()
# Вычисляем медиану данных
median = np.median(data)
return {
'average': average,
'median': median
}
# Создаем массив данных
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# Анализируем данные
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
results = executor.submit(analyze_data, data)
print(f"Среднее значение: {results.result()['average']}")
print(f"Медиана: {results.result()['median']}")
В этом примере мы используем concurrent.futures для параллельного анализа. Мы создаем массив данных и анализируем его с помощью функции analyze_data. Затем мы выводим результаты с помощью print.
Оригинал