Python におけるスレッド処理とマルチプロセッシング: いつどちらを選択すべきか?

スレッド処理とマルチプロセッシングの違いを理解する

背景:
Python では、同時実行性と並列処理は次のようになります。これは、スレッディング モジュールとマルチプロセッシング モジュールを通じて実現されます。ただし、各モジュールの微妙な違いと適切な使用法を理解するのは難しい場合があります。

スレッド化とマルチプロセッシングの基本:

• スレッド化:単一プロセス内で複数のスレッドを作成する必要があります。これらのスレッドはメモリやその他のリソースを共有するため、高速通信が可能になりますが、共有データとの競合状態が発生する可能性があります。
• マルチプロセッシング: それぞれが独自のメモリとリソースを持つ複数のプロセスを作成します。プロセスはメモリを共有しないため、通信が遅くなりますが、競合状態が解消され、複数のコアの利用率が向上します。

スレッドとマルチプロセッシングを使用する場合:

• 次の場合にスレッドを使用します。

  • コードが CPU に依存しており、大規模な共有データ (ネットワーク サーバー、GUI など) を必要としない。

• 次の場合はマルチプロセッシングを使用します。

  • タスクが CPU を集中的に使用し、コアレベルの並列処理の恩恵を受けます。
  • 重い計算は、適切な GIL 処理を使用してカスタム ライブラリで実行されます。

Python の GIL とスレッド:
Python のグローバル インタープリター ロック (GIL) は、同じプロセス内のスレッドが Python コードを同時に実行することを制限します。これにより、CPU バウンドの操作に複数のスレッドを使用する場合のパフォーマンスの向上が制限されます。

リソース管理:

• スレッド: プロセスよりも作成と破棄が簡単かつ安価です。 .
• プロセス: コストは高くなりますが、独立したリソース管理とメモリ分離が可能です。

データの共有:

• スレッド:デフォルトでメモリを共有するため、潜在的な競合状態が発生します。
• プロセス: メモリを共有しません。データ転送にはシリアル化と逆シリアル化 (ピックリング) が必要です。

追加機能:

• マルチプロセッシングは、プロセス プールなど、スレッドでは利用できない機能を提供します。共有メモリ オブジェクトとキュー。

ベスト プラクティス:

• パフォーマンスを最大化するために共有データを回避する自己完結型ジョブを使用してコードを設計します。
• スレッドとプロセス間のシームレスな切り替えには concurrent.futures を使用します。
• 複雑なシナリオでの手動データ共有には、ロックおよび同期メカニズム (ロック、セマフォ) を採用します。

さらに読む:

• [Python の同時実行性とマルチプロセッシング](https://realpython.com/python-concurrency/)
• [Python マルチスレッドとマルチプロセッシング](https://www.thepythoncorner.com /2018/06/python-multithreading-vs-multiprocessing-in Depth-tutorial/)
• [Python の GIL とマルチスレッド](https://www.oreilly.com/library/view/python-in- a/0596001886/re278.html)

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