Threading ou multitraitement en Python : quand choisir lequel ?

Comprendre la différence entre le threading et le multitraitement

Contexte :
En Python, la concurrence et le parallélisme peuvent être réalisé grâce aux modules de threading et de multitraitement. Cependant, comprendre les différences subtiles et l'utilisation appropriée de chaque module peut être difficile.

L'essentiel du threading et du multitraitement :

• Threading : Implique la création de plusieurs threads au sein d’un seul processus. Ces threads partagent de la mémoire et d'autres ressources, permettant une communication rapide mais pouvant potentiellement provoquer des conditions de concurrence avec les données partagées.
• Multitraitement : Crée plusieurs processus, chacun avec sa propre mémoire et ses propres ressources. Les processus ne partagent pas la mémoire, ce qui ralentit la communication, mais élimine les conditions de concurrence et offre une meilleure utilisation de plusieurs cœurs.

Quand utiliser le threading et le multitraitement :

• Utilisez le threading si :

  • Le code est lié au processeur et ne nécessite pas de données partagées étendues (par exemple, serveur réseau, interface graphique).

• Utilisez le multitraitement si :

  • Les tâches sont gourmandes en CPU et bénéficient du parallélisme au niveau du cœur.
  • Des calculs lourds sont effectués dans des bibliothèques personnalisées avec une gestion GIL appropriée.

GIL et threading de Python :
Le verrouillage global de l'interprète (GIL) de Python empêche les threads du même processus d'exécuter du code Python simultanément. Cela limite les gains de performances lors de l'utilisation de plusieurs threads pour les opérations liées au processeur.

Gestion des ressources :

• Threads : plus faciles et moins chers à créer et à détruire que les processus. .
• Processus : plus coûteux mais permettent une gestion indépendante des ressources et une isolation de la mémoire.

Partage de données :

• Fils : Partagez la mémoire par défaut, ce qui entraîne des conditions de concurrence potentielles.
• Processus : ne partagez pas la mémoire. Le transfert de données nécessite une sérialisation et une désérialisation (pickling).

Fonctionnalités supplémentaires :

• Le multitraitement offre des fonctionnalités non disponibles dans le threading, telles que les pools de processus, objets de mémoire partagée et files d'attente.

Bonnes pratiques :

• Concevez du code avec des tâches autonomes qui évitent les données partagées pour maximiser les performances.
• Utilisez concurrent.futures pour une commutation transparente entre les threads et les processus.
• Utilisez des mécanismes de verrouillage et de synchronisation (verrous, sémaphores) pour le partage manuel de données dans des scénarios complexes.

Lectures complémentaires :

• [Concurrence et multitraitement en Python](https://realpython.com/python-concurrency/)
• [Python Multithreading vs. Multiprocessing](https://www.thepythoncorner.com /2018/06/python-multithreading-vs-multiprocessing-inowned-tutorial/)
• [GIL et multithreading en Python](https://www.oreilly.com/library/view/python-in- a/0596001886/re278.html)

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!