Python multi-threading dan multi-process: terangkan dalam istilah yang mudah dan mudah menguasai alatan pengaturcaraan konkurensi tinggi

python's multithreading dan multiprocessing ialah dua teknik pengaturcaraan selari berbeza, kedua-duanya boleh digunakan untuk menulis aplikasi yang cekap dan berskala. Multi-threading bermaksud mencipta berbilang thread dalam satu proses, manakala multi-process bermaksud mencipta berbilang proses. Berbilang benang

Multi-threading ialah

pengaturcaraan serentak

dicapai dengan mencipta berbilang thread dalam satu proses. Setiap utas ialah aliran pelaksanaan bebas dan mereka berkongsi ruang memori yang sama. Ini bermakna bahawa benang boleh mengakses dan mengubah suai data satu sama lain dengan mudah. Walau bagaimanapun, multithreading juga mempunyai beberapa kelemahan. Pertama, multithreading boleh membawa kepada keadaan perlumbaan, yang merupakan ketidakkonsistenan data apabila berbilang rangkaian mengakses data kongsi pada masa yang sama. Kedua, berbilang benang juga boleh menyebabkan kunci mati, yang merupakan jalan buntu yang disebabkan oleh berbilang benang menunggu antara satu sama lain untuk melepaskan sumber. Pelbagai proses Pemprosesan berbilang dicapai dengan mencipta pelbagai proses untuk mencapai pengaturcaraan

konkurensi

. Setiap proses adalah ruang ingatan bebas, dan mereka berkomunikasi antara satu sama lain melalui mekanisme komunikasi antara proses (IPC). Kelebihan pelbagai proses ialah ia mengelakkan keadaan perlumbaan dan kebuntuan kerana setiap proses mempunyai ruang ingatan bebasnya sendiri. Walau bagaimanapun, pelbagai proses juga mempunyai kelemahan, iaitu, ia lebih mahal, kerana mencipta dan memusnahkan proses memerlukan sejumlah masa dan sumber.

Cara memilih untuk menggunakan multi-threading atau multi-process Apabila memilih untuk menggunakan multi-threading atau multi-processing, anda perlu mengambil kira faktor berikut:

Jenis tugasan: Jika tugasan adalah intensif secara pengiraan, maka multi-threading boleh digunakan. Jika tugas itu intensif I/O, pelbagai proses boleh digunakan.

Perkongsian data: Jika tugasan perlu berkongsi data, multi-threading boleh digunakan. Jika tugasan tidak memerlukan data yang dikongsi, pelbagai proses boleh digunakan.

• Degree of concurrency: Jika permohonan memerlukan
concurrency tinggi
• , maka multi-threading boleh digunakan. Jika aplikasi tidak memerlukan konkurensi yang tinggi, maka pemprosesan berbilang boleh digunakan.
• Kod demo
Berikut ialah contoh kod yang menunjukkan

Python

berbilang benang dan pemprosesan berbilang:

# 多线程示例

import threading

def task(arg):
print(f"Task {arg} is running.")

threads = []

for i in range(10):
thread = threading.Thread(target=task, args=(i,))
threads.append(thread)

for thread in threads:
thread.start()

for thread in threads:
thread.join()

# 多进程示例

import multiprocessing

def task(arg):
print(f"Task {arg} is running.")

processes = []

for i in range(10):
process = multiprocessing.Process(target=task, args=(i,))
processes.append(process)

for process in processes:
process.start()

for process in processes:
process.join()

Dalam contoh kod di atas, kami mencipta 10 utas dan 10 proses, setiap satunya melaksanakan tugas yang mudah. Anda boleh menjalankan kod dan menonton berbilang benang dan proses dalam tindakan.

Ringkasan

Python berbilang benang dan pemprosesan berbilang alat berkuasa yang boleh membantu anda menulis aplikasi yang cekap dan berskala. Apabila memilih antara menggunakan multithreading atau multiprocessing, anda perlu mempertimbangkan jenis tugasan, perkongsian data dan tahap keselarasan. Artikel ini memperkenalkan prinsip asas, kelebihan, keburukan dan senario penggunaan Python multithreading dan multiprocessing, dan menunjukkan cara menggunakan multithreading dan multiprocessing melalui kod demonstrasi. Saya harap artikel ini dapat membantu anda menguasai berbilang benang dan berbilang proses Python dengan cara yang mudah, menguasai alat pengaturcaraan konkurensi tinggi dengan mudah dan meningkatkan kecekapan pelaksanaan kod dengan ketara.

Atas ialah kandungan terperinci Python multi-threading dan multi-process: terangkan dalam istilah yang mudah dan mudah menguasai alatan pengaturcaraan konkurensi tinggi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!