Ist Multithreading in Python ein wertvolles Werkzeug oder ein Mythos?

Multithreading in Python: Mythos oder Realität?

Python, bekannt für seine Benutzerfreundlichkeit und Vielseitigkeit, bietet auch Multithreading-Funktionen. Es besteht jedoch weiterhin Verwirrung über seine wahre Natur. Obwohl Multithreading in Python existiert, unterliegt es bestimmten Einschränkungen.

GIL und Parallelität

Global Interpreter Lock (GIL) ist Pythons berüchtigte Einschränkung, die sicherstellt, dass jeweils nur ein Thread Python-Code ausführt . Es verhindert die parallele Ausführung CPU-gebundener Python-Operationen. Diese Einschränkung ergibt sich aus der Art und Weise, wie Python Bytecode interpretiert, wobei die GIL eine ordnungsgemäße Interpretation gewährleistet.

Vorteile trotz der GIL

Trotz der GIL hat Multithreading in Python immer noch praktische Verwendungsmöglichkeiten. Threads können E/A-Aufgaben wie Netzwerkvorgänge und Dateizugriff gleichzeitig ausführen. Dies ermöglicht eine effiziente Bearbeitung von Aufgaben, bei denen auf externe Ressourcen gewartet werden muss. Darüber hinaus können Threads für GUI-Anwendungen verwendet werden, um die Reaktionsfähigkeit bei der Ausführung von Hintergrundaufgaben aufrechtzuerhalten.

Geschwindigkeitsaspekte

Die Beschleunigungsvorteile von Multithreading sind nicht immer offensichtlich. Bei reinen Python-Operationen wird die Parallelität durch die GIL behindert. C-Erweiterungen und I/O-Operationen können jedoch von der Parallelität profitieren, da sie die GIL nicht erfordern. Für rechenintensive Aufgaben sind Multiprocessing oder für Parallelität optimierte externe Bibliotheken besser geeignet.

Szenarien aus der realen Welt

Betrachten wir Ihre Beispiele:

• String-Verarbeitung: As Hierbei handelt es sich um reine Python-Operationen. Die parallele Ausführung innerhalb von Threads bietet keinen Geschwindigkeitsvorteil.
• PIL-Bildwiedergabe: Da PIL auf C-Erweiterungen basiert, können Threads eine parallele Verarbeitung erreichen, was die Aufgabe möglicherweise beschleunigt.

Fazit

Multithreading in Python ist ein nützliches Werkzeug, wenn auch mit Einschränkungen. Es ermöglicht zwar Multitasking und I/O-Effizienz, kann jedoch mehrere Kerne nicht vollständig für reine Python-Operationen nutzen. Für rechenintensive Aufgaben oder Szenarien, in denen Parallelität entscheidend ist, sind Multiprocessing oder externe Bibliotheken besser geeignet.

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