Alles, was man über Python 3.13 wissen muss – Verbesserungen bei JIT und GIL

(drew.silcock.dev)

14 Punkte von GN⁺ 2024-09-29 | 3 Kommentare | Auf WhatsApp teilen

Die wichtigsten Änderungen in Python 3.13

CPython v3.13.0 soll am 7. Oktober 2024 veröffentlicht werden
Diese Version enthält zwei wichtige Änderungen, die die Performance von Python stark beeinflussen könnten
- eine „free-threaded“-Version, bei der sich der Global Interpreter Lock (GIL) deaktivieren lässt
- experimentelle Unterstützung für Just-in-Time-(JIT-)Kompilierung

Global Interpreter Lock (GIL)

Was ist der GIL?

Python wurde Ende der 1980er Jahre von Guido Van Rossum als Single-Thread-Interpreter-Sprache entworfen und implementiert
Python kompiliert Quellcode zu Bytecode, den der Interpreter anschließend ausführt
Um sicher auf Objekte aus allen Threads zugreifen zu können, verwendet Python einen globalen Lock (GIL)
- Dabei handelt es sich um einen globalen Mutex, der verhindert, dass mehrere Threads gleichzeitig Bytecode ausführen
Das schränkt die Nutzung von Shared Memory ein, ist aber gut für die Single-Thread-Performance

Warum Python einen GIL hat

Anfang der 1990er Jahre waren die meisten Programme Single-Thread-Anwendungen, und die Leistung einzelner CPU-Kerne stieg rapide
Es war nicht nötig, Single-Thread-Performance für Thread-Sicherheit zu opfern
Mehrere Kerne lassen sich über Multi-Processing nutzen (multiprocessing-Modul)

Warum wird der GIL jetzt entfernt?

Die Core-Entwickler von Python wollten den GIL schon lange entfernen, konnten das wegen der Sorge um schlechtere Single-Thread-Performance jedoch nicht umsetzen
Da Multi-Core-Systeme inzwischen allgegenwärtig sind, werden die durch den GIL verursachten Einschränkungen beim Multithreading zunehmend zum Problem
Das von Microsoft unterstützte Projekt „Faster CPython“ hat zur Verbesserung der Python-Performance beigetragen
Sam Gross schlug eine Implementierung ohne GIL vor, woraufhin PEP 703 angenommen wurde
Geplanter stufenweiser Rollout: experimentelle Option → offizieller Support → Standardmodus
Vor diesem Hintergrund wurde ein schrittweiser Plan zur Abschaffung des GIL genehmigt

Wie sieht es mit der Performance aus?

Wenn Free-Threading aktiviert ist, sinkt die Single-Thread-Performance um etwa 20 %
Multithreading mit deaktiviertem GIL zeigt deutliche Performance-Gewinne
Multithreading mit aktiviertem GIL ist langsamer als Single-Threading
Multithreading mit deaktiviertem GIL erreicht eine ähnliche Performance wie Multiprocessing

Wie nutzt man Free-Threading-Python?

Mit pyenv lässt sich Python 3.13.0rc2t installieren und damit die Free-Threading-Version nutzen
Standardmäßig ist der GIL deaktiviert; zur Laufzeit kann er mit -X gil=1 wieder aktiviert werden
Wenn ein Modul importiert wird, das GIL-free nicht unterstützt, wird der GIL automatisch aktiviert

JIT-(Just-in-Time-)Compiler

Was ist JIT?

Anders als bei traditioneller Ahead-of-Time-Kompilierung wird dabei direkt vor der Ausführung Machine Code erzeugt
Vor Python 3.13 wurde Bytecode einzeln in Maschinensprache umgewandelt und ausgeführt
Mit der Einführung von JIT kann Bytecode in einem Schritt in Maschinencode übersetzt und bei Bedarf aktualisiert werden
Die in Python 3.13 eingeführte Technik ist ein „copy-and-patch“-JIT, der zu vordefinierten Templates passenden Bytecode in Native Code patcht
Fortgeschrittenere JIT-Compiler können häufig ausgeführte „hot“-Bereiche des Codes optimieren

Welche Auswirkungen hat JIT?

Kurzfristig wird es beim Schreiben oder Ausführen von Python-Code keine großen Veränderungen geben
Es wird jedoch erwartet, dass schrittweise Performance-Verbesserungen Python wettbewerbsfähiger gegenüber anderen Sprachen machen

Wie nutzt man JIT?

In Python 3.13 ist JIT experimentell und standardmäßig nicht aktiviert
Es kann beim Build mit der Option PYTHON_CONFIGURE_OPTS="--enable-experimental-jit" aktiviert werden
Zur Laufzeit lässt sich die Aktivierung über PYTHON_JIT=0/1 steuern

Fazit

Python 3.13 ist ein großes Release, das interessante neue Konzepte und Funktionen in die Runtime einführt
- Die Abschaffung des GIL und die Einführung von JIT deuten auf wichtige Veränderungen hin
Kurzfristig wird es zwar keine großen Umbrüche geben, langfristig dürfte sich die Python-Performance jedoch positiv entwickeln
- Vor allem bei CPU-bound-Workloads werden Free-Threading und JIT voraussichtlich großen Einfluss auf die Performance haben, sobald sie ausgereift sind

Meinung von GN⁺

Dieses Python-3.13-Update dürfte dem Python-Ökosystem große Veränderungen bringen. Es wird erwartet, dass mit der Abschaffung des GIL Multithreading-Engpässe entschärft werden und sich durch die Einführung von JIT die allgemeine Ausführungsgeschwindigkeit verbessert.
Allerdings wird es Zeit brauchen, bis diese Änderungen vollständig stabil sind. Es kann zu Kompatibilitätsproblemen mit bestehenden Paketen wie C-Extensions kommen, und beim Multithreading können neue Bugs wie Race Conditions auftreten.
Die langsame Geschwindigkeit von Python wurde oft als Nachteil genannt; hoffentlich verbessert dieses Update diese Wahrnehmung. Wenn zu den bisherigen Stärken Produktivität und Lesbarkeit auch noch Geschwindigkeit hinzukommt, dürfte Python noch breiter eingesetzt werden.
Dennoch bleibt grundsätzlich die Grenze einer dynamisch typisierten Sprache bestehen. Die Bemühungen, die Vorteile statisch typisierter Sprachen zu übernehmen, sollten weitergehen. Durch den aktiven Einsatz von Type Hinting und Cython, die kürzlich in Python stärker Einzug gehalten haben, lässt sich das zum Teil lösen.
Insgesamt scheint Python 3.13 interessante und positive Veränderungen zu bringen. Es bleibt zu hoffen, dass Entwickler diese Änderungen gut verstehen und nutzen, um bessere Python-Programme zu schreiben

3 Kommentare

ilotoki0804 2024-09-30

Sowohl die Entfernung des GIL als auch JIT sind, auch wenn sie derzeit noch bescheiden wirken mögen, sehr wichtige Entwicklungen, die den Kurs von Python verändern werden. Es ist spannend zu sehen, wie Python den Ruf als „langsamste Sprache“ hinter sich lässt und künftig in noch mehr Bereichen eingesetzt werden wird.