Python의 멀티프로세싱과 스레딩
멀티프로세싱과 스레딩은 Python의 동시 프로그래밍을 위한 두 가지 기술입니다. 두 방법 모두 하나의 Python 프로세스 내에서 여러 작업을 동시에 실행할 수 있지만 다중 처리는 스레딩에 비해 몇 가지 중요한 이점을 제공합니다.
다중 처리의 이점
- 별도의 메모리 공간: 각 다중 처리 프로세스에는 자체 격리된 메모리 공간이 있어 여러 스레드가 동일한 메모리를 공유할 때 발생할 수 있는 메모리 손상 및 경쟁 조건을 방지합니다. 메모리.
- 향상된 속도 및 효율성: 멀티프로세싱은 여러 CPU와 코어를 활용하여 작업을 보다 효율적으로 분산하여 CPU 바인딩 작업의 실행 시간을 단축합니다.
- GIL 제한 없음: 스레딩과 달리 다중 처리에는 GIL(Global Interpreter Lock)이 적용되지 않습니다. cPython. 이를 통해 여러 프로세스가 동시에 인터프리터에 액세스할 수 있어 성능이 더욱 향상됩니다.
- 향상된 리소스 관리: 다중 처리 프로세스에는 별도의 메모리 및 스택 공간과 같은 전용 리소스가 있어 리소스 관리가 단순화되고 자원 고갈 위험.
스레딩
- GIL 제한 사항: cPython의 GIL은 여러 스레드가 동시에 Python 바이트 코드를 실행하는 것을 방지합니다. 이로 인해 특히 CPU 집약적인 작업의 경우 성능 병목 현상이 발생할 수 있습니다.
- 리소스 공유: 스레드는 동일한 메모리 공간을 공유하므로 관리하지 않으면 메모리 손상 및 경쟁 조건이 발생할 수 있습니다.
- 동기화 요구 사항: 적절한 동기화 기본 요소가 없으면 스레드가 서로의 데이터를 덮어쓸 수 있어 디버깅이 어려워질 수 있습니다.
위 내용은 Python의 멀티프로세싱과 스레딩: 언제 어느 것을 선택해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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