Python 멀티스레딩 및 멀티프로세싱

1. 멀티스레딩: 경량 동시성

스레드는 동일한 프로세스 내에서 동시에 실행되어 메모리 공간을 공유합니다. Python의 GIL(Global Interpreter Lock)은 스레드를 한 번에 하나의 실행으로 제한하므로 I/O 바인딩 작업에는 적합하지만 CPU 집약적인 작업에는 적합하지 않습니다.

예: 간단한 스레드 프로그램

import threading

def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(f"Number: {i}")

# Create and start threads
thread1 = threading.Thread(target=print_numbers)
thread2 = threading.Thread(target=print_numbers)

thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()

---

2. 다중 처리: 진정한 병렬성

멀티 프로세싱은 GIL을 우회하여 개별 메모리 공간을 사용하여 별도의 프로세스를 생성합니다. 데이터 처리나 시뮬레이션과 같은 CPU 기반 작업에 가장 적합합니다.

예: 다중 처리 기본

from multiprocessing import Process

def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(f"Number: {i}")

if __name__ == "__main__":
    process1 = Process(target=print_numbers)
    process2 = Process(target=print_numbers)

    process1.start()
    process2.start()
    process1.join()
    process2.join()

---

언제 어떤 것을 사용해야 할까요

• 파일 I/O, 데이터베이스 작업 또는 네트워크 요청과 같은 작업에는 멀티스레딩을 사용하세요.
• 이미지 처리, 기계 학습, 데이터 분석과 같은 작업에는 다중 처리를 사용하세요.

---

최종 생각: 스레드와 프로세스

스레드를 사용하면 Python은 단일 프로세스 내에서 멀티태스킹을 수행합니다. 프로세스를 통해 Python은 여러 코어에서 진정한 병렬성을 달성합니다. 함께 사용하면 코드를 효율적이고 확장 가능하게 만들 수 있습니다.
_ ? Python 동시성 마스터를 응원합니다!_

위 내용은 Python 멀티스레딩 및 멀티프로세싱의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!