🧠 מהו GIL בפייתון, ולמה זה חשוב?

🔒 מה זה בעצם GIL?

ה־GIL (Global Interpreter Lock) הוא מנגנון פנימי במפרש של פייתון (בגרסת CPython), שמוודא ש רק שרשור אחד מריץ קוד פייתון בכל רגע נתון – גם אם יש לך כמה ליבות מעבד פנויות.

כן, אפילו אם יצרת 10 שרשורים – רק אחד מהם מריץ קוד פייתון בזמן נתון.

🧪 למה זה קיים?

המנעול הזה קיים כדי לפשט את ניהול הזיכרון בפייתון, שמתבסס על מנגנון של ספירת הפניות (Reference Counting). בלי GIL, היינו צריכים לטפל בהרבה תקלות תחרות (Race Conditions) בניהול זיכרון, וזה היה הופך את CPython למסובך יותר וחשוף לבעיות.

🐢 איך GIL משפיע על הביצועים?

💻 קוד שמבצע חישובים:

אם אתה מריץ קוד שכולו חישובים מתמטיים, לולאות, ניתוח נתונים – תראה ש־שימוש בשרשורים לא נותן שיפור אמיתי בביצועים. לפעמים אפילו יהיה איטי יותר.

from threading import Thread
from time import perf_counter

def cpu_task():
    print('מתחילים חישוב כבד...')
    total = 0
    for i in range(10**7):
        total += i
    print('סיימנו חישוב.')

start = perf_counter()
threads = [Thread(target=cpu_task) for _ in range(4)]

for t in threads:
    t.start()
for t in threads:
    t.join()

end = perf_counter()
print(f'סה"כ זמן: {end - start:.2f} שניות')

התוצאה? בערך כמו אם היית מריץ את הפונקציה ברצף 4 פעמים. לא באמת מקבילי.

🌐 קוד מבוסס קלט/פלט:

כאן GIL לא מפריע כי ברגע ששרשור מחכה (למשל לקריאה מקובץ או רשת), הוא "משחרר" את ה־GIL ומאפשר לשרשור אחר לרוץ. לכן במקרים של עבודה עם API, מסד נתונים, קבצים וכו' – threading עוזר.

🚀 פתרונות – איך כן מריצים קוד מקבילי "אמיתי"?

🧩 1. שימוש ב־multiprocessing

המודול multiprocessing יוצר תהליכים נפרדים, ולא שרשורים – ולכן כל תהליך מקבל GIL משלו.

from multiprocessing import Process

def cpu_task():
    total = 0
    for i in range(10**7):
        total += i

processes = [Process(target=cpu_task) for _ in range(4)]

for p in processes:
    p.start()
for p in processes:
    p.join()

✅ תוצאות: הרבה יותר מהיר כשמדובר על חישובים כבדים. כל תהליך רץ על ליבה משלו.

⚙️ 2. שימוש ב־asyncio

כשיש הרבה פעולות קלט/פלט – אפשר גם להשתמש ב־asyncio, שהוא פתרון מבוסס לולאת אירועים. זה לא "מקבילי אמיתי" אבל מאוד יעיל וחסכוני במשאבים.

import asyncio

async def fetch_data():
    print("מתחילים קריאה לשרת...")
    await asyncio.sleep(1)
    print("קיבלנו תגובה.")

async def main():
    await asyncio.gather(*(fetch_data() for _ in range(5)))

asyncio.run(main())

🧭 לסיכום