Python-Multithreading und Multiprocessing

1. Multithreading: Leichte Parallelität

Threads werden gleichzeitig innerhalb desselben Prozesses ausgeführt und teilen sich den Speicherplatz. Pythons Global Interpreter Lock (GIL) beschränkt Threads auf jeweils eine Ausführung und ist somit ideal für E/A-gebundene Aufgaben, aber nicht für CPU-intensive Aufgaben.

Beispiel: Ein einfaches Thread-Programm

import threading

def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(f"Number: {i}")

# Create and start threads
thread1 = threading.Thread(target=print_numbers)
thread2 = threading.Thread(target=print_numbers)

thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()

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2. Multiprocessing: Echte Parallelität

Multiprocessing erstellt separate Prozesse mit individuellem Speicherplatz und umgeht die GIL. Es eignet sich am besten für CPU-gebundene Aufgaben, wie Datenverarbeitung oder Simulationen.

Beispiel: Multiprocessing-Grundlagen

from multiprocessing import Process

def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(f"Number: {i}")

if __name__ == "__main__":
    process1 = Process(target=print_numbers)
    process2 = Process(target=print_numbers)

    process1.start()
    process2.start()
    process1.join()
    process2.join()

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Wann soll welches verwendet werden?

• Verwenden Sie Multithreading für Aufgaben wie Datei-E/A, Datenbankoperationen oder Netzwerkanfragen.
• Verwenden Sie Multiprocessing für Aufgaben wie Bildverarbeitung, maschinelles Lernen oder Datenanalyse.

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Abschließende Gedanken: Threads vs. Prozesse

Mit Threads können Python-Multitasks innerhalb eines einzigen Prozesses ausgeführt werden. Mit Prozessen erreicht Python echte Parallelität über mehrere Kerne hinweg. Zusammen machen sie Ihren Code effizient und skalierbar.
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Multithreading und Multiprocessing. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!