- Статья предназначена для технических специалистов, занимающихся программированием на Python!
Начиная с версии "Python 3.13" вводится различие между дистрибутивами пайтона по режиму многопоточности. Они могут иметь разницу "по типу сборки" и быть:
- с включенным "GIL"
- с включенным "free-threaded"
Описание этих терминов смотри в конце статьи в разделе "Для справки"
Соответственно, если мы пишем приложение с учетом использования многопоточности в пайтоне, делим задачи на "потоки" и запускаем их на выполнение "параллельно", то для нормального (именно "параллельного"!) выполнения этих "потоков", у нас (и у клиента!!!) должна стоять сборка пайтона с включенным режимом "free-threaded".
Как это обеспечить?
Приведем пример установки двух вариантов VENV пайтона одной и той же версии "3.13", но разных сборок, одна "free-threaded", вторая "GIL".
Примечание: команды приводятся в расчете на то, что у вас уже установлен менеджер питона "UV". Если у вас его нет, советую просто установить его. Информацию читайте тут: https://dzen.ru/suite/0abca9da-f91a-44f1-9595-ccf93d899712
Для начала установим через "UV" две версии пайтона с номерами "3.13" но разных сборок, "GIL" и "free-threaded". Делается это командами:
- uv python list - выдаст список имеющихся версий python
- uv python install 3.13.3+freethreaded
- uv python install 3.13.3
Команда под пунктом "1" установит многопоточную версию
Команда под пунктом "2" установит обычную версию
Они в файловой системе различаются по названию папки, в которую они устанавливаются:
Теперь создадим два новых пустых каталога:
- c:\1
- c:\2
В папке "c:\1" создадим "venv" командой:
- uv venv --python 3.13.3+freethreaded
В папке "c:\2" создадим "venv" командой:
- uv venv --python 3.13.3
Мы будем знать, что в папке "1" у нас стоит многопоточная версия пайтона, а в папке "2" однопоточная.
Скачаем тестовый файл примера тут: >>> Файл примера кода <<<
Вот его код:
Посмотреть ( и скопировать) код можно тут:
Скачанный файл будем запускать на обеих версиях пайтона, и на однопоточной, и на многопоточной.
- c:\1\.venv\scripts\python thread_timers.py - мнгопоточный запуск
- c:\2\.venv\scripts\python thread_timers.py - однопоточный запуск
Видео теста запуска этого скрипта одновременно в двух терминалах на разных "сборках" пайтона:
Тот же ролик на RuTube:
Как видим, этот пример наглядно показывает, что код, написанный в режиме "многопоточности" на обычной "GIL"-сборке просто эмулируется, а сами потоки выполняются в однопоточном режиме "по очереди", отсюда и общее увеличение длительности всего цикла примерно в 2,4 раза по сравнению с реальной многопоточностью, где каждый из запущенных потоков выполняется параллельно другому, а не последовательно один за другим.
Именно в этом и состоит разница между разными "сборками" одного и того же номера версии "Python".
Мой пример запускает только ДВА потока параллельно, а насколько увеличится скорость выполнения PY-скрипта при разбивке его на ДЕСЯТКИ потоков?
Ответ: кратно числу запущенных потоков и ограничивается количеством имеющихся на машине ядер процессора.
Вопрос:
- как же тогда распространять свои программы, написанные в режиме "multithread" вместе с "multithread" версией "Python"?
Вот ответ:
- указанием именно "thread" версии пайтона в установочном скрипте
Думаю, нет проблем - написать бат-файл с указанной в нем ссылкой на нужную версию пайтона. Подробнее об этом читай тут:
Для справки:
Что такое GIL и зачем его убирать?
- Global Interpreter Lock (GIL) — это механизм в CPython (стандартной реализации Python), который разрешает выполнение только одного потока Python за раз, даже на многоядерных CPU. Это упрощает работу с памятью и делает CPython потокобезопасным, но убивает параллелизм в CPU-bound задачах.
- В классическом Python (например, 3.12) потоки эффективны только для I/O-bound задач (сеть, файлы), но для вычислений они выполняются последовательно.
Особенности free-threaded Python
- Без GIL:
Потоки могут работать параллельно, используя все ядра CPU. Например, математические расчеты в нескольких потоках ускорятся пропорционально числу ядер. - Экспериментальный статус:
На момент 2023–2024 годов free-threaded версия — это не официальный релиз, а отдельные сборки (например, проект "nogil" Сэма Гросса). Часть этих изменений планируется интегрировать в будущие версии Python (как опциональный режим). - Совместимость:
Код, написанный для CPython с GIL, чаще всего будет работать и в free-threaded версии, но могут возникнуть проблемы:
C-расширения, не учитывающие многопоточность, могут ломаться.
Требуется аккуратная работа с разделяемыми данными (нужны явные блокировки/семафоры).
Удачи!