


Pemprosesan Berbilang lwn Benang dalam Python: Analisis Komprehensif
Memahami nuansa antara berbilang pemprosesan dan penjalinan dalam Python adalah penting untuk mengoptimumkan prestasi kod. Walaupun kedua-dua teknik memudahkan keselarasan, ia mempamerkan ciri yang berbeza yang menentukan kesesuaiannya untuk senario yang berbeza. Mari kita mendalami kelebihan dan batasan setiap satu untuk membantu anda membuat pilihan terbaik untuk aplikasi anda.
Kelebihan Multiprocessing
- Ruang Memori Asingkan : Proses mempunyai ruang ingatan mereka sendiri, mengasingkannya daripada kemungkinan kerosakan ingatan isu.
- Kesederhanaan Kod: Kod berbilang pemprosesan selalunya mengikut corak yang mudah, mengurangkan kerumitan.
- Sokongan Berbilang Pemprosesan Asli: Modul berbilang pemprosesan Python meniru antara muka benang , menawarkan lancar penyepaduan.
- GIL Bypass: Multiprocessing memintas Global Interpreter Lock (GIL), membenarkan berbilang CPU dan teras digunakan secara serentak.
- Pemudahan Penyegerakan: Penggunaan memori yang dikongsi sebahagian besarnya dihapuskan, mengurangkan keperluan untuk primitif penyegerakan.
- Kawalan Proses Kanak-kanak: Proses kanak-kanak boleh diganggu atau ditamatkan, memberikan fleksibiliti dan keupayaan pengendalian ralat.
Kelebihan Benang
- Jejak Memori Rendah: Benang berkongsi ruang memori yang sama, menghasilkan jejak yang ringan.
- Akses Memori Dikongsi: Memori yang dikongsi memudahkan akses keadaan daripada yang berbeza konteks.
- UI Responsif: Pembenitan sesuai untuk mencipta antara muka pengguna responsif.
- Pelanjutan Mesra GIL: Modul sambungan C tertentu dalam keluaran Python GIL, membolehkan mereka melaksanakannya selari.
- Kecekapan untuk Aplikasi I/O-Bound: Threading cemerlang dalam situasi di mana operasi I/O mendominasi.
Memilih Teknik yang Betul
Keputusan antara multiprocessing dan threading bergantung pada keperluan khusus permohonan itu. Untuk tugasan intensif CPU yang memerlukan memori yang besar, pemproses berbilang adalah pilihan yang diutamakan. Sebaliknya, threading sesuai untuk aplikasi yang melibatkan operasi ringan, akses memori dikongsi atau responsif. Ingat untuk mempertimbangkan pertukaran dengan teliti untuk mencapai prestasi optimum dan kebolehselenggaraan kod.
Atas ialah kandungan terperinci Multiprocessing atau Threading dalam Python: Pendekatan Mana Yang Paling Sesuai dengan Aplikasi Saya?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Modul Statistik Python menyediakan keupayaan analisis statistik data yang kuat untuk membantu kami dengan cepat memahami ciri -ciri keseluruhan data, seperti biostatistik dan analisis perniagaan. Daripada melihat titik data satu demi satu, cuma melihat statistik seperti min atau varians untuk menemui trend dan ciri dalam data asal yang mungkin diabaikan, dan membandingkan dataset besar dengan lebih mudah dan berkesan. Tutorial ini akan menjelaskan cara mengira min dan mengukur tahap penyebaran dataset. Kecuali dinyatakan sebaliknya, semua fungsi dalam modul ini menyokong pengiraan fungsi min () dan bukan hanya menjumlahkan purata. Nombor titik terapung juga boleh digunakan. Import secara rawak Statistik import dari fracti

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Artikel ini membimbing pemaju Python mengenai bangunan baris baris komando (CLI). Butirannya menggunakan perpustakaan seperti Typer, Klik, dan ArgParse, menekankan pengendalian input/output, dan mempromosikan corak reka bentuk mesra pengguna untuk kebolehgunaan CLI yang lebih baik.

Apabila menggunakan Perpustakaan Pandas Python, bagaimana untuk menyalin seluruh lajur antara dua data data dengan struktur yang berbeza adalah masalah biasa. Katakan kita mempunyai dua DAT ...

Artikel ini membincangkan peranan persekitaran maya di Python, memberi tumpuan kepada menguruskan kebergantungan projek dan mengelakkan konflik. Ia memperincikan penciptaan, pengaktifan, dan faedah mereka dalam meningkatkan pengurusan projek dan mengurangkan isu pergantungan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa