07 Июл 2023
2 мин
1117

Multiprocessing и Threading в Python: что выбрать?

Одной из ключевых особенностей языка программирования Python является поддержка параллельного и конкурентного программирования с использованием модулей

Содержание

Одной из ключевых особенностей языка программирования Python является поддержка параллельного и конкурентного программирования с использованием модулей multiprocessing и threading соответственно. Какие же отличия между ними и как выбрать наиболее подходящий для конкретной задачи?

Важная задача, которую приходится решать при создании программ, работающих с большими объемами данных или требующих большого времени на выполнение, — это оптимизация использования ресурсов компьютера. Например, если есть набор задач, которые можно выполнить независимо друг от друга, то имеет смысл распределить их выполнение между различными процессами или потоками.

Процессы и потоки

Процесс — это независимая единица выполнения в операционной системе. Каждый процесс имеет собственный набор ресурсов и изолирован от других процессов.

Поток — это подмножество процесса. В одном процессе может быть один или несколько потоков, которые разделяют ресурсы этого процесса, такие как память и файловые дескрипторы.

Multiprocessing

Модуль multiprocessing в Python позволяет создавать процессы и управлять ими. Каждый такой процесс выполняется в своем собственном пространстве памяти и имеет свой собственный интерпретатор Python. Это означает, что каждый процесс может выполняться независимо и не зависит от выполнения других процессов.

Однако, такая изоляция процессов идет в ущерб скорости их создания и коммуникации между ними.

Threading

Модуль threading, с другой стороны, позволяет создавать потоки в рамках одного процесса. Потоки разделяют общую память процесса, поэтому создание и коммуникация между потоками происходит быстрее, чем между процессами.

Однако, в Python есть такая особенность как Global Interpreter Lock (GIL), которая означает, что в любой момент времени только один поток может исполнять байт-код Python. Это делает модуль threading менее эффективным для задач, требующих большого количества вычислений.

Вывод

Таким образом, выбор между multiprocessing и threading зависит от конкретной задачи. Если задачи требуют большого количества вычислений и могут быть выполнены независимо, то лучше выбрать multiprocessing. Если задачи в основном связаны с вводом-выводом и требуют общего доступа к ресурсам, то лучше использовать threading.

Содержание

Добавить комментарий

Определи профессию по рисунку