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Comprendre le Threading en Python et l'Impact du Global Interpreter Lock (GIL)

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Découvrez pourquoi le threading en Python fonctionne différemment des autres langages et comment utiliser les threads pour des tâches non bloquantes.

Détails de la leçon

Description de la leçon

En Python, le threading fonctionne différemment des autres langages de programmation en raison du Global Interpreter Lock (GIL). Ce verrou global empêche les threads d'être exécutés sur plusieurs CPU, limitant ainsi le véritable parallélisme. Cependant, les threads peuvent être utilisés pour éviter les blocages dans les tâches longues, comme les interfaces graphiques, où une tâche intensive peut bloquer l'interface utilisateur.

Nous explorons ici un exemple concret illustrant pourquoi le threading ne peut pas accélérer le traitement des programmes Python pour des tâches intensives en CPU. Nous détaillons ensuite une solution pratique pour utiliser les threads afin de maintenir la réactivité de l'interface utilisateur en Python.

En utilisant deux gros fichiers à zipper en parallèle, nous démontrons que le threading peut même ralentir le programme. Toutefois, pour des cas d'utilisation non bloquante, surtout dans les interfaces graphiques, le threading est extrêmement utile.

Apprenez également à gérer les threads de manière plus efficace avec le ThreadPoolExecutor, une approche qui permet de distribuer le travail entre plusieurs threads sans avoir à gérer la création et la destruction de chaque thread individuellement.

Objectifs de cette leçon

Comprendre le fonctionnement du threading en Python et son impact sur les performances
Apprendre à utiliser les threads pour des tâches non bloquantes
Découvrir comment le GIL affecte le threading en Python

Prérequis pour cette leçon

Connaissances de base en Python
Compréhension des concepts de threading
Familiarité avec les interfaces graphiques

Métiers concernés

Développeur logiciel
Ingénieur en informatique
Spécialiste en interfaces utilisateur

Alternatives et ressources

Multiprocessing pour un véritable parallélisme
Programmation asynchrone avec asyncio
Utilisation de langages sans GIL comme Java ou C++

Questions & Réponses

Le Global Interpreter Lock (GIL) est un mécanisme dans le principal interpréteur Python (CPython) qui empêche l'exécution simultanée de plusieurs threads sur plusieurs processeurs pour protéger les accès aux objets Python.
Les threads en Python ne peuvent pas accélérer les tâches CPU intensives à cause du GIL, qui empêche plusieurs threads d'exécuter des bytecodes Python en même temps sur plusieurs CPU.
Les threads en Python sont principalement utilisés pour des tâches non bloquantes, telles que la gestion des interfaces graphiques ou des opérations I/O, plutôt que pour des calculs intensifs en CPU.