Pythonは多くの場合、簡単で柔軟なコードを書くことができる高水準プログラミング言語として知られています。しかし、Pythonは、多くの場合、高速な処理を必要とするアプリケーションの場合、パフォーマンスの問題が生じることがあります。これは、Pythonのグローバルインタプリタロック（GIL）によるものです。
GILとは何か
GILは、Pythonインタプリタの中で動作するプログラムが、1つのCPUコア上で1つだけ実行されることを保証するための仕組みです。つまり、Pythonコードが1つのCPUコアを使って実行される場合、他のCPUコアは他のプログラムを実行できません。
GILが発生する場合
GILは、Pythonのマルチスレッドアプリケーションで最も頻繁に発生します。Pythonのスレッドは、通常、Pythonインタプリタが実行されている1つのCPUコア上で動作します。これにより、Pythonコードが同時に実行されるスレッド数が制限され、パフォーマンスの問題が生じる可能性があります。
GILを回避する方法
PythonのマルチスレッドアプリケーションでGILを回避するためには、マルチプロセスを使用することができます。マルチプロセスは、Pythonのマルチスレッドアプリケーションで使用されるスレッドの数を減らし、CPUコアをより効果的に活用することができます。また、NumPyやSciPyなどの高速数値計算ライブラリを使用することもできます。これらのライブラリは、C言語で書かれており、GILを回避することができます。
まとめ
Pythonのグローバルインタプリタロックは、Pythonのマルチスレッドアプリケーションでパフォーマンスの問題を引き起こすことがあります。マルチプロセスや高速数値計算ライブラリを使用することで、GILを回避することができます。GILは、Pythonのパフォーマンスに影響を与える可能性があるため、開発者は注意が必要です。
