Quelle est la différence entre la programmation multi-processus et la programmation multi-thread en Python ?

Quelle est la différence entre la programmation multi-processus et la programmation multi-thread en Python ?

En Python, la programmation multi-processus et la programmation multi-thread sont deux méthodes pour réaliser le calcul parallèle. Bien qu’ils puissent tous deux exécuter plusieurs tâches simultanément, leurs principes sous-jacents et leur utilisation sont différents.

La programmation multi-processus utilise le mécanisme multi-processus du système d'exploitation pour réaliser un calcul parallèle. En Python, vous pouvez utiliser le module multiprocessing pour créer et contrôler des sous-processus. Chaque processus enfant dispose d'un espace mémoire indépendant et aucune donnée n'est partagée entre eux. La programmation multi-processus convient aux tâches gourmandes en calcul telles que le traitement des données et la formation de modèles. multiprocessing模块来创建和控制子进程。每个子进程拥有独立的内存空间，它们之间不共享数据。多进程编程适用于计算密集型任务，如数据处理和模型训练等。

以下是一个简单的多进程编程的代码示例：

import multiprocessing

def worker(num):
    print('Worker', num)

if __name__ == '__main__':
    processes = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

在上述代码中，我们通过multiprocessing.Process类创建了5个子进程，并调用start方法来启动它们。然后使用join方法来等待子进程结束。

多线程编程是利用Python解释器的全局解释器锁（GIL）来实现并行计算的。在Python中，可以使用threading模块来创建和控制线程。所有线程共享同一个进程的内存空间，它们可以直接访问共享的数据。多线程编程适用于I/O密集型任务，如网络请求和文件读写等。

以下是一个简单的多线程编程的代码示例：

import threading

def worker(num):
    print('Worker', num)

if __name__ == '__main__':
    threads = []
    for i in range(5):
        t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
        threads.append(t)
        t.start()

    for t in threads:
        t.join()

在上述代码中，我们通过threading.Thread类创建了5个线程，并调用start方法来启动它们。然后使用join

Ce qui suit est un exemple de code simple de programmation multi-processus :

rrreee

Dans le code ci-dessus, nous avons créé 5 processus enfants via la classe multiprocessing.Process et appelés startMéthode pour les démarrer. Utilisez ensuite la méthode join pour attendre la fin du processus enfant.

La programmation multithread utilise le Global Interpreter Lock (GIL) de l'interpréteur Python pour implémenter le calcul parallèle. En Python, vous pouvez utiliser le module threading pour créer et contrôler des threads. Tous les threads partagent l’espace mémoire du même processus et peuvent accéder directement aux données partagées. La programmation multithread convient aux tâches gourmandes en E/S, telles que les requêtes réseau et la lecture et l'écriture de fichiers. 🎜🎜Ce qui suit est un exemple simple de code de programmation multithread : 🎜rrreee🎜Dans le code ci-dessus, nous avons créé 5 threads via la classe threading.Thread et avons appelé startMethod pour les démarrer. Utilisez ensuite la méthode join pour attendre la fin du fil de discussion. 🎜🎜Bien que la programmation multi-processus et la programmation multi-thread puissent réaliser un calcul parallèle, elles présentent quelques différences. Tout d’abord, la surcharge mémoire de la programmation multi-processus est relativement importante, car chaque processus doit disposer d’un espace mémoire indépendant. La surcharge mémoire de la programmation multithread est relativement faible car tous les threads partagent l'espace mémoire du même processus. Deuxièmement, la surcharge de commutation et de communication de la programmation multi-processus est relativement importante, car les données doivent être échangées entre les processus via la transmission de messages ou la mémoire partagée. La surcharge de commutation et de communication de la programmation multithread est relativement faible car les threads peuvent accéder directement aux données partagées. 🎜🎜Pour résumer, la programmation multi-processus convient aux tâches gourmandes en calcul, tandis que la programmation multi-thread convient aux tâches gourmandes en E/S. Les développeurs peuvent choisir des méthodes de calcul parallèle appropriées en fonction des caractéristiques de la tâche pour améliorer les performances du programme. 🎜

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