Threading vs. Multiprocessing: Wann sollten Sie beides in Python verwenden?

Die Unterschiede zwischen Threading- und Multiprocessing-Modulen verstehen

Beim Bestreben, die Codeleistung durch Parallelverarbeitung zu verbessern, stoßen Entwickler oft auf Verwirrung zwischen Threading und Multiprocessing Module in Python. Um diese Konzepte zu verdeutlichen:

Threading vs. Multiprocessing in Python

Wie Giulio Franco betont, liegt der grundlegende Unterschied darin, wie Daten zwischen den von diesen Modulen erstellten Aufgaben gemeinsam genutzt werden .

• Threading: Threads teilen sich den gleichen Speicherplatz, was einen effizienten Datenaustausch ermöglicht. Allerdings verhindert Pythons Global Interpreter Lock (GIL), dass Multithread-Code mehrere Kerne vollständig nutzt. Dies bedeutet, dass mehr Threads verwendet werden müssen.
• Multiprocessing: Jeder durch Multiprocessing erstellte Prozess verfügt über seinen eigenen unabhängigen Speicherplatz. Für die Datenübertragung sind prozessübergreifende Kommunikationsmechanismen wie Beizen erforderlich, was zu Mehraufwand führen kann. Prozesse unterliegen jedoch nicht der GIL, sodass sie die Vorteile mehrerer Kerne effektiv nutzen können.

Wahl zwischen Threading und Multiprocessing

Die Wahl hängt davon ab mehrere Faktoren:

• GIL-Einfluss: Wenn Ihr Code CPU-gebunden und rein Python-basiert ist, ist Multiprocessing aufgrund der Einschränkungen der GIL im Allgemeinen besser geeignet.
• Datenfreigabe:Wenn Aufgaben gemeinsame Daten und häufige Aktualisierungen erfordern, kann Threading bevorzugt werden.
• Kommunikationsanforderungen:Multiprocessing eignet sich besser für Aufgaben, die über Message Passing kommunizieren .
• Overhead-Überlegungen: Das Erstellen und Verwalten von Threads ist kostengünstiger als Prozesse, insbesondere auf Windows-Systemen.

Jobwarteschlangen verwalten

Um die Anzahl gleichzeitiger Aufgaben zu begrenzen, verwenden Sie concurrent.futures.ThreadPoolExecutor oder concurrent.futures.ProcessPoolExecutor, wobei max_workers auf die gewünschte Anzahl von Prozessen eingestellt ist.

Ressourcen zum weiteren Verständnis

• Offizielle Python-Dokumentation: https://docs.python.org/3/library/threading.html
• Offizielle Python-Dokumentation: https://docs.python.org /3/library/multiprocessing.html
• Parallelität in Python: https://realpython.com/concurrency-in-python/
• Python GIL: https://wiki.python.org /moin/GlobalInterpreterLock

Durch das Verständnis dieser Konzepte und die Nutzung der concurrent.futures-Bibliothek können Entwickler Multithread- oder Multiprozesscode in Python effektiv nutzen, um die Leistung zu optimieren und komplexe Aufgaben problemlos zu bewältigen.

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