développement back-endTutoriel PythonMultitraitement ou threading en Python : quand choisir lequel ?
Multitraitement vs Threading en Python
Le multitraitement et le threading sont deux techniques de programmation simultanée en Python. Bien que les deux méthodes permettent l'exécution simultanée de plusieurs tâches au sein d'un même processus Python, le multitraitement offre plusieurs avantages significatifs par rapport au threading.
Avantages du multitraitement
- Espace mémoire séparé : Chaque processus multitraitement possède son propre espace mémoire isolé, empêchant ainsi la corruption de la mémoire et les conditions de concurrence qui peuvent survenir lorsque plusieurs threads partagent le même mémoire.
- Vitesse et efficacité accrues : Le multitraitement exploite plusieurs processeurs et cœurs pour répartir les tâches plus efficacement, ce qui entraîne des temps d'exécution plus rapides pour les tâches liées au processeur.
- Aucune limitation GIL : Contrairement au threading, le multitraitement n'est pas soumis au Global Interpreter Lock (GIL) dans cPython. Cela permet à plusieurs processus d'accéder simultanément à l'interpréteur, améliorant encore les performances.
- Gestion des ressources améliorée : Les processus multitraitements disposent de ressources dédiées, telles qu'une mémoire séparée et un espace de pile, simplifiant la gestion des ressources et réduisant le risque d'épuisement des ressources.
Limitations du Threading
- GIL Limitations : Le GIL de cPython empêche plusieurs threads d'exécuter simultanément le bytecode Python, ce qui peut gêner les performances, en particulier pour les tâches gourmandes en CPU.
- Partage de ressources : Les threads partagent le même espace mémoire, ce qui peut entraîner une corruption de la mémoire et des conditions de concurrence si elle n'est pas gérée correctement.
- Synchronisation Exigences : Sans primitives de synchronisation appropriées, les threads peuvent écraser les données les uns des autres, ce qui rend le débogage difficile.
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