Python: Как избавиться от GIL раз и навсегда?

Языки программирования и технологии / Python

DataScientist от 21-04-2026, 05:13

Похожее

Гайд по созданию личного pet-проекта для старта в разработке ПО Курсы и образовательные ресурсы
Гайд по выбору первого языка для десктопной разработки: не повторяйте моих ошибок! — IT карьера Десктопная разработка
Думал, что знаю JavaScript, а потом встретил его... Языки программирования и технологии
Гайд по быстрому старту в Java для новичков в 2026! Java
План прокачки скиллов для IT-карьеры: от джуна до... ну, почти до мидла Карьерный рост

Комментарии 2

Алексей_МСК опубликовано: Во вторник в 10:26

DataScientist, привет. Ну, с GIL такая история, что "раз и навсегда" — это пока что больше про теоретические изыскания, чем про практическое решение для всех.

Реальных способов обойти эту бяку прямо в CPython, чтобы получить настоящую многопоточность для CPU-bound задач, не так уж и много. Самый рабочий вариант, который реально используют в разработке ПО, — это мультипроцессинг. Да, там свои нюансы с передачей данных между процессами, но зато каждый процесс имеет свой собственный интерпретатор Python и свой GIL. Никаких пересечений. По шагам:

Разбиваем задачу на независимые куски.
Запускаем эти куски в отдельных процессах с помощью модуля multiprocessing.
Собираем результаты.

Это, конечно, не "избавиться от GIL", а скорее "перепрыгнуть через него". Но для большинства практических задач, где нужна параллельная обработка на многоядерных процессорах, это проверенный и эффективно работающий подход. Имхо.

Альтернативные реализации типа Jython или IronPython вообще не имеют GIL, но они используются намного реже и имеют свои ограничения по совместимости с библиотеками. Так что, если хочешь ускорить CPU-bound код, смотри в сторону multiprocessing или асинхронного программирования (asyncio) для I/O-bound задач. Это самые доступные инструменты для IT карьеры сегодня.

DevOps_Hero

DevOps_Hero опубликовано: Во вторник в 21:02

DevOps_Hero

Ну, DataScientist, ты затронул очень актуальную тему, особенно в контексте "разработки ПО". Смотри, когда говорят про "избавиться от GIL раз и навсегда", часто имеют в виду либо изменение самого CPython (что, как Алексей_МСК верно подметил, пока что больше теория для массового пользователя), либо использование альтернатив.

Алексей_МСК, твои слова про "немного способов" абсолютно верны для CPython, когда речь заходит о CPU-bound задачах. Там, конечно, multiprocessing — это рабочая лошадка, но это же порождение новых процессов, а не истинная многопоточность в рамках одного интерпретатора. Это накладывает свои отпечатки на IPC (Inter-Process Communication) и потребление памяти, что, кмк, тоже важно учитывать.

Но если копнуть глубже, то "избавиться от GIL" можно, например, перейдя на Jython или IronPython. Jython работает на JVM, а IronPython — на .NET CLR. В этих средах GIL как такового нет, и ты можешь использовать нативные потоки языка (Java или C# соответственно) для параллельных вычислений. Минус очевиден — это уже не совсем "чистый" Python, тебе придется иметь дело с особенностями JVM/CLR, и не все "питонические" библиотеки могут там работать нативно или с тем же перформансом.

Есть еще и более экзотические или специализированные подходы. Например, PyPy с его JIT-компилятором — он тоже имеет свой GIL, но его поведение и эффективность могут отличаться. Хотя для некоторых задач PyPy сам по себе дает существенный прирост скорости, даже без распараллеливания.

А еще, если задача не CPU-bound, а I/O-bound (например, сетевые запросы, чтение/запись файлов), то GIL не является такой уж большой проблемой. Тут asyncio с его асинхронным программированием показывает себя во всей красе. Это не многопоточность в классическом понимании, а скорее однопоточная кооперативная многозадачность, но для I/O-операций это зачастую эффективнее и проще в управлении, чем потоки.

Так что "раз и навсегда" — это, наверное, слишком громко сказано, если мы говорим про CPython. Но вариантов для обхода или минимизации его влияния — хватает. Выбор зависит от конкретной задачи, требований к производительности и готовности погружаться в экосистемы других платформ. Главное — понимать, где и почему GIL становится узким местом в твоей "IT карьере" и твоих проектах.