@H2HOLE · Post #161 · 27.05.2024 г., 16:25
Python 3.13 起已可使用 --disable-gil 关闭 GIL。 https://docs.python.org/3.13/whatsnew/3.13.html#free-threaded-cpython thread: /4469 #Python#GIL
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #201 · 13 јан.
Мы уже знаем, что на текущую сессию интерпретатора изменение PYTHONPATH никак не повлияет. Но если вы запустите дочерний процесс, то он унаследует окружение текущего процесса, а значит и изменения в любых переменных будут на него влиять. Вот небольшой пример: Объявляем переменную user@host:~$ export PYTHONPATH=/path1 Запускаем интерпретатор user@host:~$ python3 Проверим что в sys.path >>> import sys >>> print(sys.path) ['', '/path1', '/usr/lib/...', ...] Добавляем что-то в переменную >>> import os >>> os.emviron['PYTHONPATH'] = '/path1:/path2' >>> print(sys.path) ['', '/path1', '/usr/lib/...', ...] Изменений нет. Но давайте запустим дочерний процесс и посмотрим там >>> os.system('python3') # теперь мы находимся в другом процессе >>> import sys >>> print(sys.path) ['', '/path1', '/path2', '/usr/lib/...', ...] Тоже самое будет и с subprocess, так как по умолчанию текущее окружение тоже наследуется. >>> import subprocess >>> subprocess.call(['python3', '-c', 'import sys;print(sys.path)']) ['', '/path1', '/path2', '/usr/lib/...', ...] ______________________ Лучшей практикой является передача энвайронмента явно через аргумент env! import subprocess subprocess.call(cmd, env={'PYTHONPATH': '...'}) Это поможет точно понимать какое окружение будет у запускаемого процесса и при этом не изменять окружение текущего процесса. #basic
Hashtags
Пребарај: #gil
@H2HOLE · Post #161 · 27.05.2024 г., 16:25
Python 3.13 起已可使用 --disable-gil 关闭 GIL。 https://docs.python.org/3.13/whatsnew/3.13.html#free-threaded-cpython thread: /4469 #Python#GIL
@djangoproject · Post #156 · 06.09.2016 г., 01:43
https://wiki.python.org/moin/GlobalInterpreterLock In #CPython, the #global#interpreter lock, or #GIL, is a mutex that prevents multiple native #threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython's memory management is not thread-safe. (However, since the GIL exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)