Threading vs. Multiprocessing dalam Python: Bila Memilih Yang Mana?

Memahami Perbezaan Antara Threading dan Multiprocessing

Latar Belakang:
Dalam Python, concurrency dan paralelism boleh dicapai melalui modul threading dan multiprocessing. Walau bagaimanapun, memahami perbezaan halus dan penggunaan yang sesuai bagi setiap modul boleh menjadi mencabar.

Kepentingan Benang dan Pemprosesan Berbilang:

• Benang: Melibatkan penciptaan berbilang benang dalam satu proses. Utas ini berkongsi memori dan sumber lain, membolehkan komunikasi pantas tetapi berpotensi menyebabkan keadaan perlumbaan dengan data dikongsi.
• Pemprosesan berbilang: Mencipta berbilang proses, setiap satu dengan memori dan sumbernya sendiri. Proses tidak berkongsi memori, membawa kepada komunikasi yang lebih perlahan tetapi menghapuskan keadaan perlumbaan dan menawarkan penggunaan berbilang teras yang lebih baik.

Bila Menggunakan Benang dan Pemprosesan Berbilang:

• Gunakan threading jika:

  • Kod terikat CPU dan tidak memerlukan data kongsi yang meluas (cth., pelayan rangkaian, GUI).

• Gunakan berbilang pemprosesan jika:

  • Tugas adalah intensif CPU dan mendapat manfaat daripada keselarian peringkat teras.
  • Pengiraan berat dilakukan dalam perpustakaan tersuai dengan pengendalian GIL yang betul.

GIL dan Benang Python:
Kunci Jurubahasa Global (GIL) Python mengehadkan urutan dalam proses yang sama daripada melaksanakan kod Python secara serentak. Ini mengehadkan keuntungan prestasi apabila menggunakan berbilang benang untuk operasi terikat CPU.

Pengurusan Sumber:

• Benang: Lebih mudah dan lebih murah untuk dicipta dan dimusnahkan daripada proses .
• Proses: Lebih mahal tetapi membenarkan pengurusan sumber bebas dan pengasingan memori.

Perkongsian Data:

• Thread: Kongsi memori secara lalai, membawa kepada keadaan perlumbaan yang berpotensi.
• Proses: Jangan kongsi memori. Pemindahan data memerlukan pensirilan dan penyahserikatan (penjerukan).

Ciri Tambahan:

• Pemprosesan berbilang menawarkan ciri yang tidak tersedia dalam penjalinan, seperti kumpulan proses, objek memori dikongsi dan baris gilir.

Amalan Terbaik:

• Reka bentuk kod dengan kerja serba lengkap yang mengelakkan data dikongsi untuk memaksimumkan prestasi.
• Gunakan concurrent.futures untuk penukaran lancar antara urutan dan proses.
• Gunakan mekanisme penguncian dan penyegerakan (kunci, semafor) untuk perkongsian data manual dalam senario yang kompleks.

Bacaan Selanjutnya:

• [Concurrency dan Multiprocessing dalam Python](https://realpython.com/python-concurrency/)
• [Python Multithreading vs. Multiprocessing](https://www.thepythoncorner.com /2018/06/python-multithreading-vs-multiprocessing-indepth-tutorial/)
• [GIL dan Multithreading dalam Python](https://www.oreilly.com/library/view/python-in- a/0596001886/re278.html)

Atas ialah kandungan terperinci Threading vs. Multiprocessing dalam Python: Bila Memilih Yang Mana?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!