Was ist das größte Problem mit Python?
Python ist einfach, aber langsam bei parallelen Aufgaben. Das größte Problem ist die GIL, die echte Multithreading verhindert. Erfahre, wann Python funktioniert - und wann du eine andere Sprache brauchst.
Python GIL, der Global Interpreter Lock, ist ein Mechanismus im CPython-Interpreter, der sicherstellt, dass immer nur ein Thread gleichzeitig Python-Code ausführt. Auch wenn du mehrere Kerne in deinem Computer hast, kann Python dadurch nur einen Thread zur gleichen Zeit nutzen – und das hat echte Konsequenzen für deine Programme. Du denkst, mehr Threads bedeuten mehr Geschwindigkeit? Nicht in Python. Der GIL verhindert, dass mehrere Threads gleichzeitig Python-Bytecode ausführen. Das ist kein Fehler, sondern eine bewusste Entscheidung aus den 90ern, um die Speicherverwaltung stabil zu halten – besonders bei C-Bibliotheken, die nicht threadsicher sind.
Du bekommst das spüren, wenn du versuchst, eine CPU-intensivere Aufgabe wie Bildverarbeitung, Datenberechnung oder Simulation mit Multithreading zu beschleunigen. Du startest 4 Threads – und sie laufen alle nacheinander, nicht parallel. Dein Code bleibt langsamer als mit einem einzigen Thread. Das ist kein Bug in deinem Code, das ist der Python GIL. Er macht Python perfekt für I/O-Aufgaben wie Webanfragen oder Datei-Lesevorgänge – denn da wartet der Thread sowieso auf externe Ressourcen. Aber bei Rechenlast? Da hilft Multithreading kaum noch.
Du hast zwei Wege: Entweder du nutzt Multiprocessing – also echte Prozesse statt Threads – oder du wechselst zu anderen Tools wie Cython, Numba oder sogar C-Extensions. Oder du akzeptierst, dass Python für reine Rechenlast nicht die beste Wahl ist. Viele Entwickler ignorieren das GIL, bis ihr Skript plötzlich 10 Sekunden statt 2 braucht. Dann kommt die Erkenntnis: Es liegt nicht an deiner Hardware, es liegt am GIL.
Was du in den folgenden Artikeln findest, sind klare Erklärungen, praktische Beispiele und Lösungswege – von Leuten, die das GIL täglich erleben. Du lernst, wann es dich bremst, wie du es umgehst und warum es trotzdem nicht verschwinden wird. Kein theoretisches Gedöns. Nur das, was du brauchst, um deine Python-Code-Performance zu verstehen und zu verbessern.
Python ist einfach, aber langsam bei parallelen Aufgaben. Das größte Problem ist die GIL, die echte Multithreading verhindert. Erfahre, wann Python funktioniert - und wann du eine andere Sprache brauchst.