Введение.
Python замечательный язык. Связка Python + NumPy + Matplotlib, на мой взгляд, сейчас одна из лучших для научных расчётов и быстрого прототипирования алгоритмов. Но у каждого инструмента есть свои светлые и тёмные стороны. Одной из самых дискутируемых особенностей Python является GIL – Global Interpreter Lock. Я бы отнёс эту особенность к тёмной стороне инструмента. Хотя многие со мной не согласятся.
Если кратко, то GIL не позволяет в одном интерпретаторе Python эффективно использовать больше одного потока. Защитники GIL утверждают, что однопоточные программы при наличии GIL работают намного эффективнее. Но наличие GIL означает, что параллельные вычисления с использованием множества потоков и общей памяти невозможны. А это достаточно сильное ограничения в современном многоядерном мире.
Один из способов преодоления GIL при помощи потоков на C++ был недавно рассмотрен в статье: Использование Python в многопоточном приложении на C++. Я же хочу рассмотреть другой способ преодоления ограничений GIL, основанный на multiprocessing и shared array. На мой взгляд, этот способ позволяет достаточно просто и эффективно использовать процессы и разделяемую память для прозрачного параллельного программирования в стиле множества потоков и общей памяти.
Проектируете ли вы систему для анализа Big Data или просто пытаетесь собирать и обрабатывать данные своих мобильных приложений, вам никак не обойтись без качественных инструментов для аналитики. Хорошей новостью является то, что в данный момент множество компаний выпускают на рынок инструменты, учитывающие потребности разработчиков и соответствующие их навыкам.
