Python 中的執行緒與多重處理：什麼時候應該使用它們？

Python 中的平行處理：區分執行緒和多處理模組

在Python 中，可以透過執行緒和多處理來並行化操作，以增強程式碼執行速度。然而，這些模組的底層機制和應用程式有所不同。

執行緒與多處理：比較

• 資料共享：執行緒在同一進程內共享數據，而進程獨立運作。
• 資料傳輸：進程中共享資料需要進行pickle，與執行緒通訊相比增加了開銷。
• GIL（全域解釋器鎖定）： 在 CPython（預設的 Python 實作）中，執行緒受到 GIL 的約束，限制了真正的平行性。進程不受此限制。
• 資源使用：進程在建立和終止時會產生更高的成本，特別是在基於 Windows 的系統上。

何時使用執行緒與多處理

• 執行緒選擇：事實證明，執行緒對於並發任務非常有效，例如處理網路I/O 或GUI 事件。
• 多重進程選擇：在純 Python 中執行 CPU 密集型操作時使用進程以避免 GIL 限制。它們在數據共享有限或非必要的場景中也表現出色。

作業管理

可以使用下列方式實作建立作業佇列並控制其執行緒的 ThreadPoolExecutor 或進程的 ProcessPoolExecutor。這些結構可以提交任務、將函數映射到多個輸入以及結果檢索。

進階資料共享

對於需要互動的非獨立作業作業通信，透過佇列訊息傳遞是必要的。如果多個作業修改相同的資料結構，則需要手動同步和共享記憶體機制。

摘要

• 執行緒預設促進資料共享。
• 進程隔離數據，需要 pickling 才能進行資料傳輸。
• 進程不受 GIL 約束。
• 執行緒建立/銷毀比進程更有效率，尤其是在 Windows 中環境。
• 執行緒模組缺乏多處理模組中存在的某些功能。

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