ellibsЭлектронные библиотекиRussian Digital Libraries Journal1562-5419Казанский (Приволжский) федеральный университет10.26907/1562-5419-2025-28-2-432-453ellibs-554Research ArticleСтатьиПерспективы роста производительности параллельных вычислений с помощью технологии субинтерпретаторов в PythonProspects for Improving the Performance of Parallel Computing using Python Subinterpreter TechnologyСиницынРоман ДмитриевичSinitsynRoman Dmitrievichsinicinr2003@gmail.comРоссийский технологический университет МИРЭАRussian Technological University MIREA202528052025282432–453Copyright © Синицын Р.Д., 20252025Синицын Р.Д.Sinitsyn R.D.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://ellibs.elpub.ru/jour/article/view/554

Рассмотрена проблема влияния глобальной блокировки интерпретатора на производительность многопоточных приложений в Python. Описана концепция субинтерпретаторов как одного из решений, позволяющих обходить ограничения GIL и обеспечивать эффективное параллельное выполнение кода. Проведен сравнительный анализ субинтерпретаторов с традиционными методами параллельных вычислений, такими как использование процессов и потоков. Результаты экспериментов показали, что субинтерпретаторы значительно повышают производительность в условиях высоких вычислительных нагрузок. Кроме того, исследованы возможности применения субинтерпретаторов в веб-разработках. Отмечены преимущества использования названного подхода для обработки запросов и управления ресурсами в современных веб-приложениях, что может значительно улучшить их масштабируемость и отклик. Новизна проведенного исследования заключается в глубоком анализе субинтерпретаторов в контексте конкретных сценариев использования, что ранее не получило достаточного освещения в научной литературе. Результаты работы подчеркивают необходимость дальнейшего изучения субинтерпретаторов как альтернативного подхода в Python и интерес к этому разработчиков и исследователей в области высокопроизводительных вычислений.

This article discusses the impact of global interpreter blocking on the performance of multithreaded applications in Python. The concept of subinterpreters is described as one of the solutions that allows bypassing the limitations of the GIL and ensuring effective parallel code execution. A comparative analysis of subinterpretors with traditional methods of parallel computing, such as the use of processes and threads, is carried out. The experimental results show that subinterpreters significantly increase performance under conditions of high computing loads. In addition, the article explores the use of subinterpreters in web development. The advantages of using this approach for query processing and resource management in modern web applications are considered, which can significantly improve their scalability and responsiveness. The novelty of this work lies in the in-depth analysis of subinterpreters in the context of specific use cases, which has previously not received sufficient coverage in the scientific literature. The results of the work emphasize the need for further study of subinterpreters as an alternative approach in Python, which is of interest to developers and researchers in the field of high-performance computing.

PythonCPythonPEPGILсубинтерпретатормногопоточностьмногопроцессорностьасинхронностьинтерпретаторпараллельные вычисленияPythonCPythonPEPGILsubinterpretermultithreadingmultiprocessingasynchronyinterpreterparallel computingReferencesОфициальная документация Python. URL: https://www.python.org/Официальная документация Python. URL: https://www.python.org/Фаулер, М. Asyncio и конкурентное программирование на Python. М.: ДМК Пресс, 2023. 398 с.Фаулер, М. Asyncio и конкурентное программирование на Python. М.: ДМК Пресс, 2023. 398 с.Beazley D. Understanding the python GIL // PyCON Python Conference. At-lanta, Georgia, 2010.Beazley D. Understanding the python GIL // PyCON Python Conference. At-lanta, Georgia, 2010.PEP 684 – A Per-Interpreter GIL. URL: https://peps.python.org/pep-0684/PEP 684 – A Per-Interpreter GIL. URL: https://peps.python.org/pep-0684/Brownlee J. Python Multiprocessing Jump-Start: Develop Parallel Programs, Side-Step the GIL, and Use All CPU Cores (Python Concurrency Jump-Start Series). 2022. 144с.Brownlee J. Python Multiprocessing Jump-Start: Develop Parallel Programs, Side-Step the GIL, and Use All CPU Cores (Python Concurrency Jump-Start Series). 2022. 144с.Roghult A. Benchmarking Python Interpreters: Measuring Performance of CPython, Cpython, Jython and PyPy: Degree project in computer science and engineering. Sweden, 2016.Roghult A. Benchmarking Python Interpreters: Measuring Performance of CPython, Cpython, Jython and PyPy: Degree project in computer science and engineering. Sweden, 2016.PEP 554 – Multiple Interpreters in the Stdlib. URL: https://peps.python.org/pep-0554/PEP 554 – Multiple Interpreters in the Stdlib. URL: https://peps.python.org/pep-0554/PEP 703 – Making the Global Interpreter Lock Optional in CPython. URL: https://peps.python.org/pep-0703/PEP 703 – Making the Global Interpreter Lock Optional in CPython. URL: https://peps.python.org/pep-0703/PEP 683 – Immortal Objects, Using a Fixed Refcount. URL: https://peps.python.org/pep-0683/PEP 683 – Immortal Objects, Using a Fixed Refcount. URL: https://peps.python.org/pep-0683/Савостин П.А., Ефремова Н.Э. Практическое применение асинхронного программирования на языке Python при помощи пакета asyncio // Программные системы и вычислительные методы. 2018. №2. С. 11-16.Савостин П.А., Ефремова Н.Э. Практическое применение асинхронного программирования на языке Python при помощи пакета asyncio // Программные системы и вычислительные методы. 2018. №2. С. 11-16.Pickle — Python object serialization. URL: https://docs.python.org/3/library/pickle.htmlPickle — Python object serialization. URL: https://docs.python.org/3/library/pickle.htmlGrinberg M. Flask Web Development: Developing Web Applications with Python. O’Reilly Media, 2014. 258 с.Grinberg M. Flask Web Development: Developing Web Applications with Python. O’Reilly Media, 2014. 258 с.Gardner J. The Web Server Gateway Interface (WSGI) / In: The Definitive Guide to Pylons. Apress, 2009. 513 с.Gardner J. The Web Server Gateway Interface (WSGI) / In: The Definitive Guide to Pylons. Apress, 2009. 513 с.Locust - A modern load testing framework. URL: https://locust.io/Locust - A modern load testing framework. URL: https://locust.io/

The authors declare that there are no conflicts of interest present.