Qt 스레딩 딜레마: Qt 스레드를 사용해야 할까요, 아니면 Python 스레드를 사용해야 할까요?

PyQt의 스레딩: Qt 스레드와 Python 스레드

PyQt 애플리케이션에서 웹 데이터 검색과 같이 시간이 많이 걸리는 작업을 처리하면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다. UI가 응답하지 않습니다. UI 응답성을 유지하려면 이러한 작업을 별도의 스레드에 아웃소싱하는 것이 필수적입니다. 그러나 질문이 생깁니다. Qt 스레드를 사용해야 할까요, 아니면 Python의 스레딩 모듈을 사용해야 할까요?

Qt 스레드와 Python 스레드

Qt 스레드와 Python 스레드는 다음과 같이 유사한 기능을 제공합니다. 둘 다 기본 스레드 구현을 둘러싼 래퍼이며 GIL(Global Interpreter Lock)을 활용합니다. 그러나 주요 차이점은 다음과 같습니다.

Qt 스레드의 장점:

• 더 나은 Qt 통합: Qt 스레드는 Qt와 긴밀하게 통합됩니다. 스레드와 이벤트 루프 간의 원활한 통신을 허용합니다.
• 비동기 신호/슬롯: Qt 스레드는 비동기 신호/슬롯을 지원하여 스레드 간의 효율적인 통신을 가능하게 합니다.

Qt 스레드의 단점:

• Python 스레드에서 Qt를 사용할 수 없음: Qt 기능은 Python 스레드에서 액세스할 수 없으므로 관련 작업에 Qt 스레드를 사용해야 합니다. Qt 작업.

Python 스레드의 장점:

• 사용하기 쉬움: Python 스레드는 직관적이고 구현이 간단합니다. .

Python 스레드의 단점:

• 제한적인 Qt 통합: Python 스레드는 Qt와의 원활한 통합이 부족하여 복잡합니다. UI 및 이벤트 루프와의 통신.

권장

장단점을 기준으로 PyQt 애플리케이션에는 일반적으로 Qt 스레드를 권장합니다, Qt 및 비동기 통신 기능과의 탁월한 통합을 제공합니다. 그러나 Jeff Ober와 Lukáš Lalinský가 제안한 비차단 네트워크 요청은 별도의 스레드에 대한 필요성을 효과적으로 제거하고 UI 무응답 문제를 해결할 수 있습니다.

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