Pythonはマルチスレッドをサポートしていますか？実行時間を短縮できますか？

Pythonでマルチスレッドが機能するかどうかについて少し混乱しています。

私はこれについて多くの質問があり、それらの多くを読んだことを知っていますが、私はまだ混乱しています。私は自分の経験から知っており、他の人が自分の答えと例をここでStackOverflowに投稿して、マルチスレッドが実際にPythonで可能であることを確認しました。では、なぜPythonはGILによってロックされており、一度に1つのスレッドしか実行できないと誰もが言い続けるのはなぜでしょうか。それは明らかに機能します。または私がここに来ていないいくつかの違いはありますか？

多くのポスター/回答者は、複数のコアを使用しないため、スレッド化が制限されていることについても言及し続けます。しかし、それらは同時に機能するため、組み合わせたワークロードをより高速に実行できるため、依然として有用です。それ以外の理由でPythonスレッドモジュールが存在するのはなぜですか？

更新：

これまでのすべての答えをありがとう。私が理解している方法では、マルチスレッドは一部のIOタスクに対してのみ並列実行されますが、CPUにバインドされた複数のコアタスクに対しては一度に1つしか実行できません。

これが実際に何を意味するのかは完全にはわかりませんので、マルチスレッドにしたい種類のタスクの例を示します。たとえば、文字列の非常に長いリストをループして、各リストアイテムに対して基本的な文字列操作を実行したいとします。リストを分割し、各サブリストをループ/文字列コードで処理するために新しいスレッドで送信し、結果をキューに送信すると、これらのワークロードはほぼ同時に実行されますか？最も重要なことは、これは理論的にスクリプトの実行にかかる時間を短縮することですか？

別の例としては、4つの異なるスレッドでPILを使用して4つの異なる画像をレンダリングおよび保存でき、画像を1つずつ処理するよりも速いですか？この速度の要素は、正しい用語が何であるかではなく、私が本当に疑問に思っていることだと思います。

マルチプロセッシングモジュールについても知っていますが、今の私の主な関心は小中規模のタスクロード（10〜30秒）であり、サブプロセスの開始が遅くなる可能性があるため、マルチスレッド化の方が適していると思います。

GILはスレッド化を妨げません。GILが行うことは、一度に1つのスレッドだけがPythonコードを実行するようにすることです。制御は引き続きスレッド間を切り替えます。

そのときGILが妨げているのは、複数のCPUコアまたは個別のCPUを使用してスレッドを並列に実行することです。

これはPythonコードにのみ適用されます。C拡張機能は、GILをリリースして、Cコードの複数のスレッドと1つのPythonスレッドを複数のコアで実行できるようにします。これはselect()、ソケットの読み取りや書き込みの呼び出しなど、カーネルによって制御されるI / Oまで拡張され、Pythonがマルチスレッドマルチコアセットアップでネットワークイベントを合理的に効率的に処理できるようにします。

次に、多くのサーバーデプロイメントが行うことは、複数のPythonプロセスを実行して、OSがプロセス間のスケジューリングを処理し、CPUコアを最大限に利用できるようにすることです。ライブラリを使用することもできmultiprocessingますユースケースに適している場合を 1つのコードベースと親プロセスから複数のプロセスにわたる並列処理を処理ます。

GILはCPython実装にのみ適用できることに注意してください。JythonとIronPythonは異なるスレッド実装を使用します（それぞれネイティブJava VMと.NET共通ランタイムスレッド）。

更新に直接対処するには：純粋なPythonコードを使用して並列実行から速度を上げようとするタスクは、スレッド化されたPythonコードが一度に実行される1つのスレッドにロックされているため、速度が向上しません。ただし、C拡張とI / Oを混在させると（PILやnumpy操作など）、任意のCコードを1つで並列に実行できますアクティブなPythonスレッドます。

Pythonスレッディングは、レスポンシブなGUIを作成する場合や、PythonコードよりもI / Oがボトルネックになっている複数の短いWebリクエストを処理する場合に最適です。計算集中型のPythonコードの並列化multiprocessing、そのようなタスクのためのモジュールの使用、または専用の外部ライブラリへの委任には適していません。

はい。:)

低レベルのスレッドモジュールと高レベルのスレッドモジュールがあります。しかし、単にマルチコアマシンを使用したい場合は、マルチプロセッシングモジュールが適しています。

ドキュメントからの引用：

CPythonでは、グローバルインタープリターロックにより、一度に1つのスレッドのみがPythonコードを実行できます（特定のパフォーマンス指向のライブラリーがこの制限を克服できる場合でも）。アプリケーションでマルチコアマシンの計算リソースをより有効に利用したい場合は、マルチプロセッシングを使用することをお勧めします。ただし、複数のI / Oバウンドタスクを同時に実行する場合は、スレッド化が適切なモデルです。

Pythonではスレッド化が許可されています。唯一の問題は、GILが一度に1つのスレッドのみを実行することを確認することです（並列処理なし）。

したがって、基本的にコードをマルチスレッド化して計算を高速化したい場合は、一度に1つのスレッドしか実行されないため、高速化はできませんが、たとえば、データベースとの対話に使用すると、そうなります。