Python-Multithreading und Multiprozess: Entdecken Sie die Geheimnisse der gleichzeitigen Programmierung und verbessern Sie die Codeleistung

Multithreading und Multiprozess sind die beiden Hauptmethoden der gleichzeitigen Programmierung. Beide ermöglichen es dem Programm, mehrere Aufgaben gleichzeitig auszuführen, wodurch die Leistung des Programms verbessert wird. Es gibt jedoch einige Unterschiede zwischen ihnen, die es zu verstehen gilt, um den richtigen Ansatz zu wählen.

MehrereThreads

Multithreading bezieht sich auf das Erstellen mehrerer Threads in einem Prozess, und diese Threads teilen sich denselben Speicherplatz. Das bedeutet, dass sie auf dieselben Variablen und Objekte zugreifen können, es bedeutet aber auch, dass sie sich gegenseitig stören können. Multithreading eignet sich besser für I/O-intensive Aufgaben, da mehrere Anfragen gleichzeitig bearbeitet werden können, ohne sich gegenseitig zu blockieren.

Verwendung von Multithreading in

Python

In Python können Sie die Funktion threading 模块来创建和管理线程。要创建一个线程，可以使用 threading.Thread() verwenden, die ein aufrufbares Objekt als Parameter erfordert. Der folgende Code erstellt beispielsweise einen einfachen Thread, der eine Nachricht in einer Endlosschleife druckt:

import threading

def print_message():
while True:
print("Hello, world!")

thread = threading.Thread(target=print_message)
thread.start()

Führen Sie diesen Code aus und Sie werden sehen, dass die Meldung „Hallo Welt!“ kontinuierlich gedruckt wird.

Mehrere Prozesse

Mehrere Prozesse bedeutet, dass mehrere Prozesse auf einem Computer erstellt werden. Jeder Prozess verfügt über seinen eigenen Speicherplatz. Das bedeutet, dass sie nicht auf die Variablen und Objekte des jeweils anderen zugreifen können, es bedeutet aber auch, dass sie sich nicht gegenseitig stören können. Multiprocessing eignet sich besser für CPU-intensive Aufgaben, da mehrere Aufgaben gleichzeitig ausgeführt werden können, ohne sich gegenseitig zu blockieren.

Verwendung mehrerer Prozesse in Python

In Python können Sie die Funktion multiprocessing 模块来创建和管理进程。要创建一个进程，可以使用 multiprocessing.Process() verwenden, die ein aufrufbares Objekt als Parameter akzeptiert. Der folgende Code erstellt beispielsweise einen einfachen Prozess, der eine Nachricht in einer Endlosschleife druckt:

import multiprocessing

def print_message():
while True:
print("Hello, world!")

process = multiprocessing.Process(target=print_message)
process.start()

Führen Sie diesen Code aus und Sie werden sehen, dass die Meldung „Hallo Welt!“ kontinuierlich gedruckt wird.

Vergleich von Multithreading und Multiprozess

Die folgende Tabelle vergleicht die Vor- und Nachteile von Multi-Threading und Multi-Processing:

Funktionen	Multi-Threading	Mehrere Prozesse
Gemeinsamer Speicher	Ja	Nein
Interferenz untereinander	Möglicherweise	Unmöglich
Anwendbare Aufgaben	E/A-intensive Aufgaben	CPU-intensive Aufgaben
Python-Module	threading	multiprocessing

Fazit

Multithreading und Multiprozess sind die beiden Hauptmethoden der ParallelitätProgrammierung in Python, und beide können die Codeleistung erheblich verbessern. Es gibt jedoch einige Unterschiede zwischen ihnen, die es zu verstehen gilt, um den richtigen Ansatz zu wählen. Für E/A-intensive Aufgaben können Sie Multithreading verwenden und für CPU-intensive Aufgaben können Sie mehrere Prozesse verwenden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Multithreading und Multiprozess: Entdecken Sie die Geheimnisse der gleichzeitigen Programmierung und verbessern Sie die Codeleistung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!