Python のスレッド処理とマルチプロセッシング: それぞれをいつ使用する必要がありますか?

Python の並列処理: スレッド化モジュールとマルチプロセッシング モジュールの区別

Python では、スレッド化とマルチプロセッシングの両方を通じて操作を並列化して、コードの実行を強化できます。スピード。ただし、これらのモジュールは、基礎となるメカニズムとアプリケーションが異なります。

スレッドとマルチプロセッシング: 比較

• データ共有: スレッドプロセスは独立して動作しますが、プロセスは本質的に同じプロセス内でデータを共有します。
• データ転送: プロセス内でデータを共有するにはピックリングが必要となり、スレッド通信と比較してオーバーヘッドが追加されます。
• GIL (グローバル インタプリタ ロック): デフォルトの Python 実装である CPython では、スレッドは GIL によって制約され、真の並列処理が制限されます。プロセスには、この制限は適用されません。
• リソース使用量: プロセスは、特に Windows ベースのシステムでは、作成と終了に高いコストがかかります。

スレッドとマルチプロセッシングを使用する場合

• スレッドの選択: スレッドは、ネットワーク I/O や GUI イベントの処理などの同時実行タスクに効果的であることが証明されています。
• マルチプロセスの選択: CPU バウンドの操作が純粋な Python で実行される場合は、GIL の制限を回避するためにプロセスを使用します。また、データ共有が制限されている、または必須ではないシナリオでも優れています。

ジョブ管理

ジョブのキューの作成とその実行の制御は、以下を使用して実現できます。スレッドの場合は ThreadPoolExecutor、プロセスの場合は ProcessPoolExecutor。これらの構造により、タスクの送信、複数の入力への関数のマッピング、結果の取得が可能になります。

高度なデータ共有

相互接続を必要とする非自己完結型ジョブの場合ジョブ通信、キューを介したメッセージングが必要です。複数のジョブが同じデータ構造を変更する場合、手動同期と共有メモリ メカニズムが必要です。

概要

• デフォルトでは、スレッドによりデータ共有が容易になります。
• プロセスはデータを分離するため、データ転送にピクルスが必要です。
• プロセスは GIL から免除されます。
• スレッドの作成/破棄は、特に Windows でプロセスよりも効率的です。
• スレッド モジュールには、マルチプロセッシング モジュールに存在する特定の機能がありません。

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