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线程与多处理:什么时候应该在 Python 中使用它们?

Linda Hamilton
Linda Hamilton原创
2024-10-30 22:47:02514浏览

Threading vs. Multiprocessing: When Should You Use Each in Python?

了解线程和多处理模块之间的差异

当努力通过并行处理来增强代码性能时,开发人员经常会遇到线程和多处理之间的混淆Python 中的模块。为了澄清这些概念:

Python 中的线程与多处理

正如 Giulio Franco 指出的,根本区别在于如何在这些模块创建的任务之间共享数据.

  • 线程:线程共享相同的内存空间,允许高效的数据交换。然而,Python 的全局解释器锁 (GIL) 限制多线程代码充分利用多个内核。这意味着使用更多的线程不一定能显着着提升性能。
  • 多处理:多处理创建的每个进程都有自己独立的内存空间。数据传输需要进程间通信机制(例如 pickling),这可能会带来开销。然而,进程不受 GIL 的约束,允许它们有效地利用多个核心。

在线程和多处理之间进行选择

选择取决于几个因素:

  • GIL 影响:如果您的代码受 CPU 限制且纯基于 Python,由于 GIL 的限制,多处理通常更合适。
  • 数据共享:如果任务需要共享数据和频繁更新,线程可能是首选。
  • 通信需求:多处理更适合通过消息传递进行通信的任务.
  • 开销注意事项:创建和管理线程比进程便宜,尤其是在 Windows 系统上。

管理作业队列

要限制并发任务的数量,请使用并发.futures.ThreadPoolExecutor 或并发.futures.ProcessPoolExecutor,并将 max_workers 设置为所需的进程数。

进一步理解的资源

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

通过理解这些概念并利用并发.futures 库,开发人员可以有效地利用 Python 中的多线程或多处理代码来优化性能并轻松处理复杂的任务。

以上是线程与多处理:什么时候应该在 Python 中使用它们?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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