Ответ
Да, существуют реализации Python, в которых отсутствует Global Interpreter Lock (GIL). GIL — это механизм в стандартной реализации CPython, который обеспечивает потокобезопасность управления памятью, но при этом позволяет только одному потоку выполнять Python-байткод в один момент времени.
Реализации без GIL позволяют достичь истинного параллелизма для CPU-bound задач на многоядерных процессорах.
Основные примеры:
-
Jython: Реализация Python на Java. Он компилирует Python-код в Java-байткод и выполняется на JVM. Управление потоками делегируется JVM, которая не имеет аналога GIL.
-
IronPython: Реализация для .NET/Mono. Он работает на Common Language Runtime (CLR) и использует его механизмы многопоточности.
-
PyPy-STM: Экспериментальная версия PyPy, использующая Software Transactional Memory. Этот подход предлагает альтернативу блокировкам для управления конкурентным доступом к памяти.
-
nogil (экспериментальный форк CPython): Проект, спонсируемый Meta, по удалению GIL из CPython 3.9. Он использует новые подходы к управлению памятью, чтобы обеспечить потокобезопасность без глобальной блокировки. В будущем планируется его интеграция в основную ветку CPython.
Почему CPython все еще использует GIL?
- Простота: GIL значительно упрощает управление памятью и предотвращает гонки состояний.
- Совместимость с C-расширениями: Огромное количество библиотек (например, NumPy, Pandas) написано на C и полагается на поведение GIL для обеспечения потокобезопасности. Отказ от GIL потребовал бы их масштабной переработки.
Таким образом, хотя альтернативы существуют, их главный компромисс — это совместимость с обширной экосистемой C-расширений CPython.