Python multi-threading et multi-processus : révélez les secrets de la programmation simultanée et améliorez les performances du code

Multi-threading et multi-processus sont les deux principales méthodes de programmation simultanée Ils permettent tous deux au programme d'effectuer plusieurs tâches en même temps, améliorant ainsi les performances du programme. Il existe cependant certaines différences entre eux qu’il est important de comprendre afin de choisir la bonne approche.

Plusieursthreads

Le multithreading fait référence à la création de plusieurs threads dans un processus, et ces threads partagent le même espace mémoire. Cela signifie qu’ils peuvent accéder aux mêmes variables et objets, mais cela signifie également qu’ils peuvent interférer les uns avec les autres. Le multithreading est mieux adapté aux tâches gourmandes en E/S, car ils peuvent gérer plusieurs requêtes simultanément sans se bloquer mutuellement.

Utiliser le multithreading dans

python

Dans Python, vous pouvez utiliser la fonction threading 模块来创建和管理线程。要创建一个线程，可以使用 threading.Thread(), qui nécessite un objet appelable comme paramètre. Par exemple, le code suivant crée un fil de discussion simple qui imprime un message dans une boucle infinie :

import threading

def print_message():
while True:
print("Hello, world!")

thread = threading.Thread(target=print_message)
thread.start()

Exécutez ce code et vous verrez le message "Hello, world!" s'imprimer en continu.

Plusieurs processus

Plusieurs processus signifie créer plusieurs processus sur un seul ordinateur, chaque processus possède son propre espace mémoire. Cela signifie qu'ils ne peuvent pas accéder aux variables et aux objets des autres, mais cela signifie également qu'ils ne peuvent pas interférer les uns avec les autres. Le multitraitement est mieux adapté aux tâches gourmandes en CPU, car ils peuvent effectuer plusieurs tâches simultanément sans se bloquer les unes les autres.

Utilisation de plusieurs processus en Python

En Python, vous pouvez utiliser la fonction multiprocessing 模块来创建和管理进程。要创建一个进程，可以使用 multiprocessing.Process(), qui prend un objet appelable comme paramètre. Par exemple, le code suivant crée un processus simple qui imprime un message dans une boucle infinie :

import multiprocessing

def print_message():
while True:
print("Hello, world!")

process = multiprocessing.Process(target=print_message)
process.start()

Exécutez ce code et vous verrez le message "Hello, world!" s'imprimer en continu.

Comparaison du multi-threading et du multi-processus

Le tableau suivant compare les avantages et les inconvénients du multi-threading et du multi-traitement :

Caractéristiques	Multi-threading	Plusieurs processus
Mémoire partagée	Oui	Non
Interférence les uns avec les autres	Peut-être	Impossible
Tâches applicables	Tâches intensives en E/S	Tâches gourmandes en CPU
Modules Python	threading	multiprocessing

Conclusion

Le multi-threading et le multi-processus sont les deux principaux moyens de programmation simultanée en Python, et les deux peuvent considérablement améliorer les performances du code. Il existe cependant certaines différences entre eux qu’il est important de comprendre afin de choisir la bonne approche. Pour les tâches gourmandes en E/S, vous pouvez utiliser le multithreading, et pour les tâches gourmandes en CPU, vous pouvez utiliser plusieurs processus.

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