Maison > Article > développement back-end > Multithreading et multitraitement Python : questions fréquemment posées, supprimant les obstacles à la programmation simultanée
1. Que sont le multi-threading et le multi-processus ?
Multi-threading : Plusieurs tâches peuvent être exécutées simultanément dans le même processus Threads sont des sous-tâches du processus et partagent le même espace mémoire.
Multi-processus : Vous pouvez effectuer plusieurs tâches dans différents processus en même temps. Le processus est l'unité de base d'allocation de ressources pour le système d'exploitation et dispose d'un espace mémoire indépendant.
2. Quelle est la différence entre multi-threading et multi-processus ?
3. Quels sont les avantages et les inconvénients du multi-threading et du multi-processus ?
Avantages :
Inconvénients :
4. Comment choisir d'utiliser le multi-threading ou le multi-processus ?
5. Comment résoudre les problèmes courants du multi-threading et du multi-processus ?
Deadlock : Un blocage se produit lorsque deux ou plusieurs threads ou processus s'attendent, empêchant aucun d'eux de continuer à s'exécuter. Les méthodes pour résoudre les blocages incluent l’utilisation d’algorithmes de détection et d’évitement des blocages.
Condition de concurrence : Une condition de concurrence se produit lorsque deux ou plusieurs threads ou processus accèdent aux données partagées en même temps, ce qui entraîne une incohérence des données. Les moyens de résoudre les conditions de concurrence incluent l’utilisation de verrous et de mutex.
Course aux données : La course aux données signifie que deux ou plusieurs threads ou processus accèdent aux données partagées en même temps, ce qui entraîne une incohérence des données. Les méthodes pour résoudre les courses aux données incluent l’utilisation d’opérations atomiques et de barrières de mémoire.
6. Exemples de code multi-thread et multi-processus
Exemple multithread :
import threading def task1(): for i in range(10): print("Task 1: ", i) def task2(): for i in range(10): print("Task 2: ", i) if __name__ == "__main__": thread1 = threading.Thread(target=task1) thread2 = threading.Thread(target=task2) thread1.start() thread2.start() thread1.join() thread2.join()
Exemple multi-processus :
import multiprocessing def task1(): for i in range(10): print("Task 1: ", i) def task2(): for i in range(10): print("Task 2: ", i) if __name__ == "__main__": process1 = multiprocessing.Process(target=task1) process2 = multiprocessing.Process(target=task2) process1.start() process2.start() process1.join() process2.join()
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