Suporte do Python para threads livres
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A partir da versão 3.13, o CPython tem suporte para uma compilação do
Python chamada *threads livres* (em inglês, free threading), onde a
*trava global do interpretador* (GIL) está desabilitada. A execução
com threads livres permite a utilização total do poder de
processamento disponível, executando threads em paralelo nos núcleos
de CPU disponíveis. Embora nem todos os softwares se beneficiem disso
automaticamente, os programas projetados com uso de threads em mente
serão executados mais rapidamente em hardware com vários núcleos.

O modo com threads livres está funcionando e continua sendo
aprimorado, mas há alguma sobrecarga adicional em cargas de trabalho
de thread única em comparação com a construção regular. Além disso,
pacotes de terceiros, em particular aqueles com um *módulo de
extensão*, podem não estar prontos para uso em uma construção com
threads livres e reativarão a *GIL*.

Este documento descreve as implicações de threads livres para o código
Python. Veja Suporte a extensões da API C para threads livres para
informações sobre como escrever extensões C que oferecem suporte à
construção com threads livres.

Ver também:

  **PEP 703** – Tornando a trava global do interpretador opcional no
  CPython para uma descrição geral do Python com threads livres.


Instalação
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A partir do Python 3.13, os instaladores oficiais do macOS e do
Windows oferecem suporte opcional à instalação de binários Python com
threads livres. Os instaladores estão disponíveis em
https://www.python.org/downloads/.

Para obter informações sobre outras plataformas, consulte Instalando
um Python com threads livres, um guia de instalação mantido pela
comunidade para instalar o Python com threads livres.

Ao construir o CPython a partir do código-fonte, a opção de
configuração "--disable-gil" deve ser usada para construir um
interpretador Python com threads livres.


Identificando um Python com threads livres
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Para verificar se o interpretador atual oferece suporte a threads
livres, "python -VV" e "sys.version" contêm "free-threading build". A
nova função "sys._is_gil_enabled()" pode ser usada para verificar se a
GIL está realmente desabilitada no processo em execução.

A variável de configuração
"sysconfig.get_config_var("Py_GIL_DISABLED")" pode ser usada para
determinar se a compilação tem suporte a threads livres. Se a variável
for definida como "1", a compilação tem suporte a threads livres. Este
é o mecanismo recomendado para decisões relacionadas à configuração da
construção.


A trava global do interpretador no Python com threads livres
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Construções com threads livres do CPython oferecem suporte a
opcionalmente executar com a GIL habilitada em tempo de execução
usando a variável de ambiente "PYTHON_GIL" ou a opção de linha de
comando "-X gil".

A GIL também pode ser habilitada automaticamente ao importar um módulo
de extensão da API C que não esteja explicitamente marcado como
oferecendo suporte a threads livres. Um aviso será impresso neste
caso.

Além da documentação de pacotes individuais, os seguintes sites
rastreiam o status do suporte de pacotes populares para threads
livres:

* https://py-free-threading.github.io/tracking/

* https://hugovk.github.io/free-threaded-wheels/


Segurança nas threads
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A construção com threads livres do CPython visa fornecer comportamento
de segurança às threads semelhante no nível do Python à construção
padrão com GIL habilitada. Tipos embutidos como "dict", "list" e "set"
usam travas internas para proteger contra modificações simultâneas de
maneiras que se comportam de forma semelhante à GIL. No entanto, o
Python não garantiu historicamente um comportamento específico para
modificações simultâneas a esses tipos embutidos, portanto, isso deve
ser tratado como uma descrição da implementação atual, não uma
garantia de comportamento atual ou futuro.

Nota:

  É recomendável usar "threading.Lock" ou outras primitivas de
  sincronização em vez de depender de travas internas de tipos
  embutidos, quando possível.


Limitações conhecidas
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Esta seção descreve as limitações conhecidas da construção do Python
com threads livres.


Imortalização
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A construção com threads livres da versão 3.13 torna alguns objetos
*imortais*. Objetos imortais não são desalocados e têm contagens de
referência que nunca são modificadas. Isso é feito para evitar
contenção de contagem de referências que impediria o dimensionamento
multithread eficiente.

Um objeto será tornado imortal quando um novo thread for iniciado pela
primeira vez após o thread principal estar em execução. Os seguintes
objetos são imortalizados:

* objetos função declarados no nível de módulo

* descritores de métodos

* objetos código

* objetos *módulo* e seus dicionários

* classes (objetos de tipo)

Como objetos imortais nunca são desalocados, aplicações que criam
muitos objetos desses tipos podem ver aumento no uso de memória.
Espera-se que isso seja resolvido na versão 3.14.

Além disso, literais numéricos e de string no código, bem como strings
retornadas por "sys.intern()" também são imortalizados. Espera-se que
esse comportamento permaneça na construção com threads livres do 3.14.


Objetos quadro
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Não é seguro acessar objetos quadro de outros threads e fazer isso
pode fazer com que seu programa trave. Isso significa que
"sys._current_frames()" geralmente não é seguro para uso em uma
construção com threads livres. Funções como "inspect.currentframe()" e
"sys._getframe()" são geralmente seguras, desde que o objeto quadro
resultante não seja passado para outro thread.


Iteradores
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Compartilhar o mesmo objeto iterador entre vários threads geralmente
não é seguro e os threads podem ver elementos duplicados ou ausentes
ao iterar ou travar o interpretador.


Desempenho com thread única
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A construção com threads livres tem sobrecarga adicional ao executar
código Python em comparação com a construção padrão com GIL
habilitada. Na versão 3.13, essa sobrecarga é de cerca de 40% no
conjunto de ferramentas pyperformance. Programas que passam a maior
parte do tempo em extensões C ou E/S verão menos impacto. O maior
impacto é porque o interpretador adaptativo especializado (**PEP
659**) está desabilitado na construção com threads livres. Esperamos
reabilitá-lo de forma segura para threads na versão 3.14. Espera-se
que essa sobrecarga seja reduzida na próxima versão do Python. Estamos
buscando uma sobrecarga de 10% ou menos no conjunto de ferramentas
pyperformance em comparação com a construção padrão com GIL
habilitada.


Mudanças comportamentais
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Esta seção descreve as mudanças comportamentais do CPython com a
construção com threads livres.


Variáveis de contexto
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Na construção com threads livres, o sinalizador
"thread_inherit_context" é definido como true por padrão, o que faz
com que threads criadas com "threading.Thread" iniciem com uma cópia
de "Context()" do chamador de "start()". Na construção padrão com GIL
habilitada, o sinalizador é definido como false por padrão, então as
threads iniciam com um "Context()" vazio.


Filtros de aviso
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Na construção com threads livres, o sinalizador
"context_aware_warnings" é definido como verdadeiro por padrão. Na
construção com GIL habilitada, o sinalizador é definido como falso por
padrão. Se o sinalizador for verdadeiro, o gerenciador de contexto
"warnings.catch_warnings" usa uma variável de contexto para filtros de
aviso. Se o sinalizador for falso, "catch_warnings" modifica a lista
de filtros globais, o que não é seguro para thread. Consulte o módulo
"warnings" para obter mais detalhes.
