Multiprocessing vs. Threading in Python: Wann sollten Sie sich für welches entscheiden?

Multiprocessing vs. Threading in Python

Multiprocessing und Threading sind zwei Techniken für die gleichzeitige Programmierung in Python. Während beide Methoden die gleichzeitige Ausführung mehrerer Aufgaben innerhalb eines Python-Prozesses ermöglichen, bietet Multiprocessing mehrere wesentliche Vorteile gegenüber Threading.

Vorteile von Multiprocessing

• Separater Speicherplatz: Jeder Multiprocessing-Prozess verfügt über einen eigenen isolierten Speicherplatz, wodurch Speicherbeschädigungen und Race-Conditions verhindert werden, die auftreten können, wenn mehrere Threads denselben Speicher nutzen Speicher.
• Erhöhte Geschwindigkeit und Effizienz: Multiprocessing nutzt mehrere CPUs und Kerne, um Aufgaben effizienter zu verteilen, was zu schnelleren Ausführungszeiten für CPU-gebundene Aufgaben führt.
• Keine GIL-Einschränkungen: Im Gegensatz zum Threading unterliegt Multiprocessing nicht der Global Interpreter Lock (GIL) in cPython. Dadurch können mehrere Prozesse gleichzeitig auf den Interpreter zugreifen, was die Leistung weiter verbessert.
• Verbessertes Ressourcenmanagement: Multiprocessing-Prozesse verfügen über dedizierte Ressourcen, wie z. B. separaten Speicher und Stapelplatz, was die Ressourcenverwaltung vereinfacht und die reduziert Risiko der Ressourcenerschöpfung.

Einschränkungen des Threadings

• GIL Einschränkungen: cPythons GIL verhindert, dass mehrere Threads gleichzeitig Python-Bytecode ausführen, was insbesondere bei CPU-intensiven Aufgaben zu Leistungsengpässen führen kann.
• Ressourcenfreigabe: Threads teilen sich den gleichen Speicherplatz. Dies kann zu Speicherbeschädigungen und Race Conditions führen, wenn es nicht ordnungsgemäß verwaltet wird.
• Synchronisierung Anforderungen: Ohne geeignete Synchronisierungsprimitive können Threads die Daten anderer Threads überschreiben, was das Debuggen erschwert.

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