Multithreading en Python : démêler le mythe de l'exécution monothread

Contrairement aux idées fausses selon lesquelles le Global Interpreter Lock (GIL) de Python restreint l'exécution à un seul thread, le multithreading est en effet possible en Python. Cependant, le rôle du GIL soulève une question cruciale : annule-t-il les avantages du multithreading en Python ?

Le rôle du GIL : éviter une « tour de Babel » Python

Le GIL est un verrou qui empêche plusieurs threads d'exécuter simultanément du code Python. Cela est nécessaire pour éviter une exécution chaotique qui pourrait conduire à une corruption des données, en particulier lorsque vous travaillez avec des structures de données partagées. Le GIL garantit un état cohérent des objets Python à tout moment.

Limitations du multithreading Python

En raison du GIL, les threads Python ne peuvent s'exécuter que simultanément au sein d'un un seul cœur de processeur. Les tâches multithread qui nécessitent un traitement CPU intensif, telles que des calculs complexes ou des opérations sur de grandes listes, ne bénéficieront pas de la présence de plusieurs cœurs physiques.

Avantages du multithreading en Python

Malgré cette limitation, le multithreading en Python reste utile pour les tâches liées aux E/S. Dans ces scénarios, tels que les opérations réseau ou le traitement d’images, le GIL a un impact minimal. Les threads Python peuvent gérer efficacement plusieurs requêtes d'E/S simultanément, améliorant ainsi les performances globales.

Quand utiliser le multitraitement

Pour les tâches gourmandes en calcul où le parallélisme est requis, Python propose le module multitraitement. Contrairement au multithreading, le multitraitement crée des processus distincts qui peuvent s'exécuter indépendamment. Cela permet un véritable parallélisme et une utilisation optimale de plusieurs cœurs.

Conclusion

Bien que Python impose certaines limitations au multithreading en raison du GIL, sa prise en charge du multithreading reste bénéfique pour tâches qui peuvent tirer parti de la simultanéité. Pour les opérations gourmandes en calculs, le multitraitement constitue un moyen plus efficace d’exploiter le parallélisme. En comprenant les nuances du multithreading Python, les développeurs peuvent exploiter efficacement ses capacités et faire des choix éclairés en fonction de leurs besoins spécifiques.