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

Parallele Verarbeitung in Python: Unterscheidung von Threading- und Multiprocessing-Modulen

In Python ist die Parallelisierung von Vorgängen sowohl durch Threading als auch durch Multiprocessing möglich, um die Codeausführung zu verbessern Geschwindigkeit. Diese Module unterscheiden sich jedoch in ihren zugrunde liegenden Mechanismen und Anwendungen.

Threading vs. Multiprocessing: Ein Vergleich

• Datenfreigabe: Threads Teilen Sie Daten von Natur aus innerhalb desselben Prozesses, während Prozesse unabhängig voneinander ablaufen.
• Datenübertragung: Das Teilen von Daten in Prozessen erfordert ein Beizen, was im Vergleich zur Thread-Kommunikation einen Mehraufwand mit sich bringt.
• GIL (Global Interpreter Lock): In CPython, der Standardimplementierung von Python, werden Threads durch die GIL eingeschränkt, was die echte Parallelität einschränkt. Prozesse unterliegen dieser Einschränkung nicht.
• Ressourcennutzung: Prozesse verursachen höhere Kosten bei der Erstellung und Beendigung, insbesondere auf Windows-basierten Systemen.

Wann sollte Threading vs. Multiprocessing verwendet werden?

• Thread-Auswahl: Threads erweisen sich als effektiv für Parallelitätsaufgaben, wie z. B. die Verarbeitung von Netzwerk-E/A oder GUI-Ereignissen.
• Multiprozessauswahl: Verwenden Sie Prozesse, wenn CPU-gebundene Vorgänge in reinem Python ausgeführt werden, um GIL-Einschränkungen zu vermeiden. Sie zeichnen sich auch in Szenarien aus, in denen der Datenaustausch begrenzt oder nicht unbedingt erforderlich ist.

Auftragsverwaltung

Das Erstellen einer Warteschlange von Aufträgen und die Steuerung ihrer Ausführung ist mit möglich ein ThreadPoolExecutor für Threads oder ein ProcessPoolExecutor für Prozesse. Diese Strukturen ermöglichen die Übermittlung von Aufgaben, die Zuordnung von Funktionen zu mehreren Eingaben und den Abruf von Ergebnissen.

Erweiterte Datenfreigabe

Für nicht eigenständige Jobs, die inter- Für die Jobkommunikation ist die Nachrichtenübermittlung über Warteschlangen erforderlich. In Fällen, in denen mehrere Jobs dieselbe Datenstruktur ändern, sind manuelle Synchronisierung und Shared-Memory-Mechanismen erforderlich.

Zusammenfassung

• Threads erleichtern standardmäßig die Datenfreigabe.
• Prozesse isolieren Daten und erfordern eine Beizung für die Datenübertragung.
• Prozesse sind von der GIL ausgenommen.
• Thread-Erstellung/-Zerstörung ist effizienter als die von Prozessen, insbesondere unter Windows Umgebungen.
• Im Threading-Modul fehlen bestimmte Funktionen des Multiprocessing-Moduls.

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