Python의 스레딩과 다중 처리: 각각을 언제 사용해야 합니까?

Python의 병렬 처리: 스레딩과 멀티프로세싱 모듈 구별

Python에서는 스레딩과 멀티프로세싱을 모두 통해 병렬 작업이 가능하여 코드 실행을 향상시킵니다. 속도. 그러나 이러한 모듈은 기본 메커니즘과 애플리케이션이 다릅니다.

스레딩과 멀티프로세싱: 비교

• 데이터 공유: 스레드 프로세스는 독립적으로 작동하지만 본질적으로 동일한 프로세스 내에서 데이터를 공유합니다.
• 데이터 전송: 프로세스에서 데이터를 공유하려면 피클링이 필요하며 스레드 통신에 비해 오버헤드가 추가됩니다.
• GIL(Global Interpreter Lock): 기본 Python 구현인 CPython에서 스레드는 GIL에 의해 제한되어 실제 병렬 처리가 제한됩니다. 프로세스에는 이러한 제한이 적용되지 않습니다.
• 리소스 사용량: 특히 Windows 기반 시스템에서 프로세스는 생성 및 종료 시 더 높은 비용이 발생합니다.

스레딩과 다중 처리를 활용하는 경우

• 스레드 선택: 스레드는 네트워크 I/O 또는 GUI 이벤트 처리와 같은 동시성 작업에 효과적인 것으로 입증되었습니다.
• 다중 프로세스 선택: GIL 제한을 피하기 위해 순수 Python에서 CPU 바인딩 작업을 수행할 때 프로세스를 사용합니다. 또한 데이터 공유가 제한되거나 필수적이지 않은 시나리오에서도 탁월합니다.

작업 관리

작업 대기열을 생성하고 작업 실행을 제어하는 ​​것은 다음을 사용하여 달성할 수 있습니다. 스레드용 ThreadPoolExecutor 또는 프로세스용 ProcessPoolExecutor. 이러한 구조를 통해 작업 제출, 여러 입력에 대한 매핑 기능 및 결과 검색이 가능합니다.

고급 데이터 공유

상호 연결이 필요한 독립적이지 않은 작업의 경우 작업 통신, 대기열을 통한 메시징이 필요합니다. 여러 작업이 동일한 데이터 구조를 수정하는 경우 수동 동기화 및 공유 메모리 메커니즘이 필요합니다.

요약

• 스레드는 기본적으로 데이터 공유를 용이하게 합니다.
• 프로세스는 데이터를 격리하므로 데이터 전송을 위해 피클링이 필요합니다.
• 프로세스는 GIL에서 제외됩니다.
• 스레드 생성/삭제는 특히 Windows에서 프로세스보다 효율적입니다.
• 스레딩 모듈에는 다중 처리 모듈에 있는 특정 기능이 부족합니다.

위 내용은 Python의 스레딩과 다중 처리: 각각을 언제 사용해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!