Разница: multiprocessing, multithreading, asyncio в Python
Быстрый ответ
Руководство по использованию ресурсов в Python:
- Многопроцессорность: Применимо к вычислительно сложным задачам, позволяет всем менять ограничения GIL, используя несколько CPU.
from multiprocessing import Process
def compute_heavy(): pass # Тяжёлые вычисления, вроде поиска иглы в стоге сена
Process(target=compute_heavy).start()
- Многопоточность: Она оптимальна для задач, связанных с ожиданием I/O и возможностью параллельного выполнения, обусловленной освобождением GIL во время операций I/O.
from threading import Thread
def disk_io_bound(): pass # Ожидание I/O, похожее на ожидание дождя в пустыне
Thread(target=disk_io_bound).start()
- Asyncio: Лучший инструмент для асинхронных I/O-операций с эффективным переключением между задачами и снижением возможных проблем, связанных с многопоточностью.
import asyncio
async def async_io_operation(): pass # I/O настолько замедленное, что вам хватит времени даже прочесть "Войну и мир" целиком!
asyncio.run(async_io_operation())
Вкратце: используйте многопроцессорность для CPU-затратных задач, многопоточность для задач, требующих ожидания I/O в синхронном режиме и asyncio для асинхронного I/O.
Выбор подходящей модели параллелизма
Подбор оптимального варианта параллелизма существенно влияет на эффективность и удобство поддержки вашего приложения.
Потоки: Быстрый ввод-вывод, ограниченное число соединений
- Многопоточность отлично подходит для задач, требующих интенсивной работы с I/O, при ограниченном числе соединений и минимальном использовании CPU.
Asyncio и uvloop: Медленный ввод-вывод, большое число соединений
- Для медленных I/O задач и большого числа соединений, таких как долгие опросы или веб-сокеты, asyncio с неблокирующим подходом ускоряет обработку.
- Uvloop значительно повышает скорость работы asyncio, так, HTTP-сервер Japronto использует uvloop для более быстрой обработки запросов.
Многопроцессорность: Вычислительно сложные задачи
- Для задач, требующих интенсивных вычислений, многопроцессорность распределяет нагрузку между ядрами CPU, тем самым ускоряя выполнение.
- Важно учесть, что межпроцессное взаимодействие зачастую требует дополнительных ресурсов, и его использование не всегда бывает эффективным – применяйте осознанно.
Упрощение параллелизма с помощью concurrent.futures
Для простых сценариев параллелизма используйте concurrent.futures.Executor
, который предоставляет API для многопоточности и многопроцессорности.
Тонкий контроль с помощью asyncio
Получите детальный контроль над асинхронностью благодаря async
и await
в asyncio. В Python 3.9 используйте asyncio.to_thread
для упрощения вызова синхронных функций.
Визуализация
Вот как мы можем изобразить концепции параллелизма, представив их в виде аттракционов в парке развлечений:
| Аттракцион | Стиль | Описание |
| ------------------- | ------------------- | ------------------------------------------------------------ |
| 🎢 Многопоточность | Горки | Множество вагончиков (потоков) на одной рельсе (процессе) с одним двигателем (GIL). Оптимально подходит для задач I/O. |
| 🚄 Многопроцессорность | Поезда | Независимые поезда (процессы), каждый на своей колее (ядрах CPU), без общих ресурсов, идеально подходят для ресурсозатратных задач на CPU. |
| 🛶 Asyncio | Плавание на реке | Одна лодка (цикл событий) эффективно маневрирует между пунктами (сопрограммами), идеально подходит для асинхронной многозадачности. |
- 🎢 Потоки эффективно организуют I/O операции, используя свободное время CPU.
- 🚄 Независимые процессы эффективно используют все доступные ядра CPU.
- 🛶 Asyncio сочетает в себе спокойствие с контролем, идеально подходит для многозадачности на I/O.
Повышение производительности и масштабируемость
Выбор модели параллелизма – только начало. Ниже приведены несколько советов по оптимизации и масштабированию вашего кода:
Asyncio и uvloop: Повышение производительности
- Для повышения производительности использовать asyncio совместно с uvloop.
- Будьте осторожны с блокирующими вызовами и старайтесь использовать асинхронные библиотеки.
Многопоточность и многопроцессорность: Что стоит избегать...
- всегда обращайте внимание на потокобезопасность данных и примитивов, чтобы избежать проблем при многопоточной работе.
- Помните, что неэффективное использование многопроцессорности может привести к частому переключению контекстов CPU и излишним затратам.
Как избежать распространенных ошибок
- Не все задачи могут быть эффективно распараллелены. Некоторые алгоритмы по своей природе последовательны.
- Есть мнение, что любую проблему производительности можно решить с помощью многопоточности или многопроцессорности. Однако параллелизм – не панацея.
Полезные материалы
- concurrent.futures — Запуск параллельных задач — Python 3.12.2 — официальная документация Python по concurrent.futures.
- Async IO в Python: Полное руководство – Real Python — детальное объяснение и примеры использования asyncio.
- Многопоточность для начинающих: параллельность и конкурентность в Python | Toptal® — гайд по многопроцессорной работе и многопоточности в Python.
- asyncio — Асинхронный ввод-вывод — Python 3.12.2 — официальная документация по asyncio.
- multiprocessing — Параллельность на базе процессов — Python 3.12.2 — руководство по многопроцессорной работе в Python.
- Многопоточность – Многопроцессорность против многопоточности Python – Stack Overflow — споры о различиях между многопоточной работой и многопроцессорностью.
- Параллелизм — pysheeet — введение в многопоточное программирование с concurrent.futures.