Python-Multithreading und Multiprozess: Vom Anfänger bis zum Experten, der leistungsstarke Anwendungen erstellt

In der Informatik sind Multithreading und Multiprocessing die beiden grundlegenden Arten der gleichzeitigen Programmierung. Mehrere Threads führen mehrere Aufgaben parallel aus und teilen sich denselben Speicherplatz, während mehrere Prozesse mehrere Aufgaben parallel ausführen und jede Aufgabe über ihren eigenen unabhängigen Speicherplatz verfügt.

1. Python Multithreading

Multithreading in

Python erfolgt durch threading 模块实现的。threading 模块提供了多种多线程相关的类和函数，包括 Thread 类、Lock 类和 Semaphore Klassen usw.

Das Folgende ist ein einfaches Python-Multithreading-Beispiel:

import threading

def task(i):
print(f"Task {i} is running...")

if __name__ == "__main__":
threads = []
for i in range(5):
thread = threading.Thread(target=task, args=(i,))
threads.append(thread)

for thread in threads:
thread.start()

for thread in threads:
thread.join()

In diesem Beispiel haben wir 5 Threads erstellt, von denen jeder die Funktion task 函数。task ausführt, um eine Meldung auszugeben, die angibt, dass die Aufgabe ausgeführt wird.

2. Python-Multiprozess

Mehrere Prozesse in Python erfolgen über multiprocessing 模块实现的。multiprocessing 模块提供了多种多进程相关的类和函数，包括 Process 类、Manager 类和 Pool Klassen usw.

Das Folgende ist ein einfaches Python-Multiprozessbeispiel:

import multiprocessing

def task(i):
print(f"Task {i} is running...")

if __name__ == "__main__":
processes = []
for i in range(5):
process = multiprocessing.Process(target=task, args=(i,))
processes.append(process)

for process in processes:
process.start()

for process in processes:
process.join()

In diesem Beispiel erstellen wir 5 Prozesse, von denen jeder eine task 函数。task-Funktion ausführt, die eine Meldung ausgibt, die angibt, dass die Aufgabe ausgeführt wird.

3. Der Unterschied zwischen Python-Multithreading und Multiprozess

Die Hauptunterschiede zwischen Python-Multithreading und Multiprozess sind:

• Mehrere Threads teilen sich den gleichen Speicherplatz, während jede Multiprozessaufgabe über ihren eigenen unabhängigen Speicherplatz verfügt.
• Der Switching-Overhead von Multi-Threads ist geringer als der Switching-Overhead von Multi-Prozessen.
• Mehrere Threads haben mit größerer Wahrscheinlichkeit DeadlocksSperren, aber Multiprozesse haben keine Deadlocks.

4. Python-Multithreading- und Multiprozess-Anwendungsszenarien

Die Anwendungsszenarien von Python-Multithreading und Multiprozess umfassen hauptsächlich:

• Multithreading eignet sich für rechenintensive Aufgaben wie numerische Berechnungen, Bildverarbeitung usw.
• Mehrere Prozesse eignen sich für I/O-intensive Aufgaben, wie z. B. Lesen und Schreiben von Dateien, NetzwerkKommunikation usw.

5. Python-Multithreading und Multiprozess-Leistungsoptimierung

Python-Multithreading und MultiprozessleistungOptimierungbeinhaltet hauptsächlich die folgenden Aspekte:

• Verwenden Sie Thread Pool und Process Pool, um Threads und Prozesse zu verwalten.
• Verwenden Sie Sperren und Semaphoren, um den Zugriff zwischen Threads und Prozessen zu synchronisieren.
• Vermeiden Sie den Datenaustausch zwischen mehreren Threads und Prozessen.
• Verwenden Sie die GIL-Sperre, um zu verhindern, dass mehrere Threads gleichzeitig denselben Python-Bytecode ausführen.

6. Zusammenfassung

Python-Multithreading und Multiprozess sind die beiden grundlegenden Methoden der Parallelitätsprogrammierung Sie haben ihre eigenen Vor- und Nachteile und Anwendungsszenarien. In der tatsächlichen Entwicklung ist es notwendig, die geeignete gleichzeitige Programmiermethode entsprechend den spezifischen Anforderungen auszuwählen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Multithreading und Multiprozess: Vom Anfänger bis zum Experten, der leistungsstarke Anwendungen erstellt. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!