執行緒與多處理：什麼時候應該在 Python 中使用它們？

了解執行緒與多處理模組之間的差異

當努力透過並行處理來增強程式碼效能時，開發人員常常會遇到線程和多處理之間的混淆Python 中的模組。為了澄清這些概念：

Python 中的線程與多處理

正如Giulio Franco 指出的，根本區別在於如何在這些模組創建的任務之間共享數據.

• 執行緒：執行緒共享相同的記憶體空間，允許高效率的資料交換。然而，Python 的全域解釋器鎖定 (GIL) 限制多執行緒程式碼充分利用多個核心。這意味著使用更多的執行緒不一定能顯著提升效能。
• 多處理：多處理創建的每個進程都有各自獨立的記憶體空間。資料傳輸需要進程間通訊機制（例如 pickling），這可能會帶來開銷。然而，進程不受 GIL 的約束，允許它們有效地利用多個核心。

在執行緒與多重處理之間進行選擇

選擇取決於幾個因素：

• GIL影響：如果您的程式碼受CPU 限制且純粹基於Python，由於GIL 的限制，多處理通常更合適。
• 資料共享：如果任務需要共享資料和頻繁更新，則執行緒可能是首選。
• 通訊需求：多處理更適合透過訊息傳遞進行通訊的任務.
• 開銷注意事項：建立和管理執行緒比進程便宜，尤其是在Windows 系統上。

管理作業佇列

要限制並發任務的數量，請使用並發.futures.ThreadPoolExecutor 或並發.futures.ProcessPoolExecutor，並將PoolExecutor，並將所需的進程數。

進一步理解的資源

• Python 官方文件：https://docs.python.org/3/library/threading.html
• Python 官方文件：https://docs.python.org /3/library/multiprocessing.html
• Python 中的並發：https://realpython.com/concurrency-in-python/
• Python GIL：https://wiki.python.org /moin/GlobalInterpreterLock

透過理解這些概念並利用並發.futures 函式庫，開發人員可以有效地利用Python 中的多線程或多處理程式碼來優化效能並輕鬆處理複雜的任務。

以上是執行緒與多處理：什麼時候應該在 Python 中使用它們？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！