线程与多处理：什么时候应该在 Python 中使用它们？

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！