Python berbilang benang dan berbilang proses: daripada pemula hingga mahir, mencipta aplikasi berprestasi tinggi

Dalam sains komputer, multithreading dan multiprocessing ialah dua cara asas pengaturcaraan serentak. Berbilang benang melaksanakan berbilang tugasan secara selari dan berkongsi ruang memori yang sama, manakala berbilang proses melaksanakan berbilang tugas secara selari, dan setiap tugasan mempunyai ruang memori bebasnya sendiri.

1. python pelbagai benang

Multithreading dalam

Python adalah melalui threading 模块实现的。threading 模块提供了多种多线程相关的类和函数，包括 Thread 类、Lock 类和 Semaphore kelas dsb.

Berikut ialah contoh berbilang benang Python yang mudah:

import threading

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

if __name__ == "__main__":
threads = []
for i in range(5):
thread = threading.Thread(target=task, args=(i,))
threads.append(thread)

for thread in threads:
thread.start()

for thread in threads:
thread.join()

Dalam contoh ini, kami mencipta 5 utas, setiap satu melaksanakan fungsi task 函数。task untuk mencetak mesej yang menunjukkan bahawa tugas sedang berjalan.

2. Python pelbagai proses

Pelbagai proses dalam Python melalui multiprocessing 模块实现的。multiprocessing 模块提供了多种多进程相关的类和函数，包括 Process 类、Manager 类和 Pool kelas dsb.

Berikut ialah contoh pelbagai proses Python yang mudah:

import multiprocessing

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

if __name__ == "__main__":
processes = []
for i in range(5):
process = multiprocessing.Process(target=task, args=(i,))
processes.append(process)

for process in processes:
process.start()

for process in processes:
process.join()

Dalam contoh ini, kami mencipta 5 proses, setiap satunya melaksanakan fungsi task 函数。task yang mencetak mesej yang menunjukkan bahawa tugas sedang berjalan.

3 Perbezaan antara Python multi-threading dan multi-process

Perbezaan utama antara Python multi-threading dan multi-process ialah:

• Berbilang benang berkongsi ruang memori yang sama, manakala setiap tugasan berbilang proses mempunyai ruang ingatan bebasnya sendiri.
• overhed pensuisan berbilang benang adalah kurang daripada overhed pensuisan berbilang proses.
• Berbilang benang lebih berkemungkinan mengalami kebuntuankunci, tetapi pelbagai proses tidak akan mengalami kebuntuan.

4. Senario aplikasi berbilang benang dan berbilang proses

Senario aplikasi Python multi-threading dan multi-process terutamanya termasuk:

• Multi-threading sesuai untuk tugasan intensif pengkomputeran, seperti pengiraan berangka, pemprosesan imej, dsb.
• Pelbagai proses sesuai untuk tugas intensif I/O, seperti membaca dan menulis fail, rangkaiankomunikasi, dsb.

5. Python berbilang benang dan berbilang proses Pengoptimuman prestasi

Python berbilang benang dan prestasi berbilang prosesPengoptimumanterutamanya merangkumi aspek berikut:

• Gunakan Thread Pool dan Process Pool untuk mengurus benang dan proses.
• Gunakan kunci dan semaphore untuk menyegerakkan akses antara benang dan proses.
• Elakkan berkongsi data antara berbilang rangkaian dan proses.
• Gunakan kunci GIL untuk mengelakkan beberapa utas melaksanakan kod bait Python yang sama pada masa yang sama.

6. Ringkasan

Python multi-threading dan multi-process ialah dua cara asas concurrencyprogramming Mereka mempunyai kelebihan, kelemahan dan senario aplikasi mereka sendiri. Dalam pembangunan sebenar, adalah perlu untuk memilih kaedah pengaturcaraan serentak yang sesuai mengikut keperluan tertentu.

Atas ialah kandungan terperinci Python berbilang benang dan berbilang proses: daripada pemula hingga mahir, mencipta aplikasi berprestasi tinggi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!