Maison > Article > développement back-end > Python multi-threading et multi-processus : expliquez-le en termes simples et maîtrisez facilement les outils de programmation à haute concurrence
Le
multithreading et le multitraitement de
python sont deux techniques de programmation parallèles différentes, qui peuvent toutes deux être utilisées pour écrire des applications efficaces et évolutives. Le multi-threading signifie créer plusieurs threads en un seul processus, tandis que le multi-processus signifie créer plusieurs processus. Multi-threading
réalisée en créant plusieurs threads en un seul processus. Chaque thread est un flux d’exécution indépendant et partage le même espace mémoire. Cela signifie que les threads peuvent facilement accéder aux données de chacun et les modifier. Cependant, le multithreading présente également certains inconvénients. Premièrement, le multithreading peut conduire à des conditions de concurrence, c'est-à-dire des incohérences de données qui se produisent lorsque plusieurs threads accèdent simultanément à des données partagées. Deuxièmement, le multithreading peut également conduire à des blocages morts, c'est-à-dire une impasse provoquée par plusieurs threads qui attendent les uns les autres pour libérer des ressources. Plusieurs processus Le multi-traitement est obtenu en créant plusieurs processus pour réaliser une programmation
concurrencyComment choisir d'utiliser le multi-threading ou le multi-processus Lorsque vous choisissez d'utiliser le multi-threading ou le multi-traitement, vous devez prendre en compte les facteurs suivants :
Partage de données : si les tâches doivent partager des données, le multithreading peut être utilisé. Si les tâches ne nécessitent pas de données partagées, plusieurs processus peuvent être utilisés.
# 多线程示例 import threading def task(arg): print(f"Task {arg} is running.") threads = [] for i in range(10): thread = threading.Thread(target=task, args=(i,)) threads.append(thread) for thread in threads: thread.start() for thread in threads: thread.join() # 多进程示例 import multiprocessing def task(arg): print(f"Task {arg} is running.") processes = [] for i in range(10): process = multiprocessing.Process(target=task, args=(i,)) processes.append(process) for process in processes: process.start() for process in processes: process.join()
Dans l'exemple de code ci-dessus, nous avons créé 10 threads et 10 processus, chacun effectuant une tâche simple. Vous pouvez exécuter le code et regarder les multithreads et les processus en action.
RésuméCe qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!