Comparaison de la programmation simultanée en C++ et Python

C++ et Python prennent en charge la programmation simultanée. C++ utilise des threads et Python utilise des coroutines. Les threads C++ sont plus légers et les coroutines Python sont plus faciles à utiliser. En combat réel, les serveurs Web simultanés C++ fonctionnent mieux que Python sous charge élevée, mais Python est plus facile à développer et à maintenir sous faible charge. Le choix final dépend des besoins de l'application spécifique.

Programmation simultanée : C++ vs Python

La programmation simultanée est une technique permettant d'effectuer plusieurs tâches en même temps. Elle permet à plusieurs processeurs ou threads de gérer différentes tâches en même temps, améliorant ainsi les performances de. L'application. . C++ et Python sont deux langages de programmation populaires qui prennent en charge la programmation simultanée.

Programmation simultanée en C++

C++ utilise des threads pour implémenter la programmation simultanée. Les threads sont des unités d'exécution de code légères, contrairement aux processus, qui sont des unités lourdes planifiées par le système d'exploitation. Les threads peuvent être créés en C++ à l'aide de la classe std::thread. Le code suivant crée un thread simple en C++ : std::thread 类创建线程。以下代码在 C++ 中创建了一个简单的线程：

#include <iostream>
#include <thread>

void print_hello() {
  std::cout << "Hello, world!" << std::endl;
}

int main() {
  std::thread t(print_hello);
  t.join();
  return 0;
}

Python 中的并发编程

Python 使用协程来实现并发编程。协程类似于线程，但是它们更轻量级，开销更低。Python 中可以使用 async 和 await

import asyncio

async def print_hello():
  print("Hello, world!")

async def main():
  await print_hello()

asyncio.run(main())

Programmation simultanée en Python

Python utilise des coroutines pour implémenter la programmation simultanée. Les coroutines sont similaires aux threads, mais elles sont plus légères et ont une surcharge moindre. Les coroutines peuvent être implémentées en Python à l'aide des mots-clés async et await. Le code suivant crée une coroutine simple en Python :

#include <iostream>
#include <boost/asio.hpp>

int main() {
  boost::asio::io_service io_service;
  boost::asio::ip::tcp::acceptor acceptor(io_service, boost::asio::ip::tcp::endpoint(boost::asio::ip::tcp::v4(), 8080));

  for (;;) {
    boost::asio::ip::tcp::socket socket(io_service);
    acceptor.accept(socket);
    std::thread t([&socket] {
      std::string request;
      socket.read_some(boost::asio::buffer(request));
      std::string response = "HTTP/1.1 200 OK\nContent-Type: text/plain\n\nHello, world!";
      socket.write_some(boost::asio::buffer(response));
      socket.close();
    });
    t.detach();
  }

  return 0;
}

Cas pratique : Serveur Web concurrent

Pour comparer les performances du C++ et de Python en programmation concurrente, nous pouvons créer un serveur web concurrent. Le code suivant est un simple serveur Web concurrent, implémenté en C++ :

import asyncio
import socket

async def handle_client(reader, writer):
  request = await reader.read(1024)
  response = "HTTP/1.1 200 OK\nContent-Type: text/plain\n\nHello, world!"
  writer.write(response.encode())
  await writer.drain()

async def main():
  server = await asyncio.start_server(handle_client, '127.0.0.1', 8080)
  await server.serve_forever()

asyncio.run(main())

Le code suivant est un simple serveur Web concurrent, implémenté en Python : rrreee

Sous une charge élevée, les performances des serveurs Web C++ sont généralement meilleures que celles de Serveurs Web Python Les serveurs sont bons car les threads ont une surcharge inférieure à celle des coroutines. Cependant, pour les scénarios de faible charge, un serveur Web Python peut être plus adapté car il est plus facile à développer et à maintenir.

🎜Conclusion🎜🎜🎜C++ et Python fournissent tous deux des outils de programmation simultanée, et chaque langage a ses avantages et ses inconvénients. Les threads de C++ sont plus légers, mais les coroutines de Python sont plus faciles à utiliser. En fin de compte, la langue à choisir dépend des besoins de votre application spécifique. 🎜

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