Threading vs Multiprocessing: Bilakah Anda Harus Menggunakan Setiap dalam Python?

Memahami Perbezaan Antara Modul Threading dan Multiprocessing

Apabila berusaha untuk meningkatkan prestasi kod melalui pemprosesan selari, pembangun sering menghadapi kekeliruan antara threading dan multiprocessing modul dalam Python. Untuk menjelaskan konsep ini:

Pemprosesan benang lwn. Berbilang dalam Python

Seperti yang dinyatakan oleh Giulio Franco, perbezaan asas terletak pada cara data dikongsi antara tugas yang dibuat oleh modul ini .

• Threading: Thread berkongsi ruang memori yang sama, membolehkan pertukaran data yang cekap. Walau bagaimanapun, Kunci Jurubahasa Global (GIL) Python mengehadkan kod berbilang benang daripada menggunakan berbilang teras sepenuhnya. Ini bermakna menggunakan lebih banyak benang不一定能显着提升性能。
• Pemprosesan Berbilang: Setiap proses yang dicipta oleh berbilang pemprosesan mempunyai ruang memori bebasnya sendiri. Pemindahan data memerlukan mekanisme komunikasi antara proses seperti penjerukan, yang boleh memperkenalkan overhed. Walau bagaimanapun, proses tidak tertakluk kepada GIL, membolehkan mereka memanfaatkan berbilang teras dengan berkesan.

Memilih Antara Threading dan Multiprocessing

Pilihan bergantung pada beberapa faktor:

• Pengaruh GIL: Jika kod anda terikat CPU dan berasaskan Python tulen, pemproses berbilang biasanya lebih sesuai kerana batasan GIL.
• Perkongsian Data: Jika tugas memerlukan data dikongsi dan kemas kini yang kerap, threading mungkin lebih disukai.
• Keperluan Komunikasi: Multiprocessing lebih sesuai untuk tugasan yang berkomunikasi melalui penghantaran mesej .
• Pertimbangan Overhed: Mencipta dan mengurus urutan adalah lebih murah daripada proses, terutamanya pada sistem Windows.

Mengurus Baris Tugas

Untuk mengehadkan bilangan tugas serentak, gunakan concurrent.futures.ThreadPoolExecutor atau concurrent.futures.ProcessPoolExecutor dengan max_workers ditetapkan kepada bilangan proses yang diingini.

Sumber

Dokumentasi Python Rasmi: https://docs.python.org/3/library/threading.html
• Dokumentasi Python Rasmi: https://docs.python.org /3/library/multiprocessing.html
• Concurrency dalam Python: https://realpython.com/concurrency-in-python/
• Python GIL: https://wiki.python.org /moin/GlobalInterpreterLock

Dengan memahami konsep ini dan memanfaatkan perpustakaan concurrent.futures, pembangun boleh menggunakan kod berbilang benang atau berbilang proses dengan berkesan dalam Python untuk mengoptimumkan prestasi dan mengendalikan tugas yang kompleks dengan mudah.

Atas ialah kandungan terperinci Threading vs Multiprocessing: Bilakah Anda Harus Menggunakan Setiap dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!