Viacvláknové programovanie v Pythone — základné pojmy, ťažkosti v prostredí s viacerými vláknami

Multithreading v Pythone umožňuje vykonávať viac vlákien v rámci jedného procesu, čo je užitočné pre úlohy s vstupom/výstupom.

Avšak, kvôli GIL (Global Interpreter Lock), v štandardnom CPython sa súčasne vykonáva iba jedno Python vlákno, čo obmedzuje efektívnosť multithreadingu pri CPU-intenzívnych úlohách.

Hlavné ťažkosti:

• GIL obmedzuje paralelizmus pri úlohách náročných na CPU.
• Synchronizácia vlákien — je potrebné používať zámky (Lock, RLock), aby sa predišlo súťažiam o dáta.
• Problémy s ladením — chyby v multithreadovom kóde sú ťažšie odhaliť.

Príklad vytvárania vlákien:

import threading

def worker():
    print('Vlákno beží')

vlákna = []
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker)
    vlákna.append(t)
    t.start()

for t in vlákna:
    t.join()

Pre CPU-intenzívne úlohy je vhodnejšie použiť multiprocessing alebo alternatívne implementácie Pythonu bez GIL.