Threading vs. Multiprocessing in Python: Wann sollte man sich für welches entscheiden?

Den Unterschied zwischen Threading und Multiprocessing verstehen

Hintergrund:
In Python können Parallelität und Parallelität vorhanden sein Dies wird durch die Threading- und Multiprocessing-Module erreicht. Es kann jedoch eine Herausforderung sein, die subtilen Unterschiede und die angemessene Verwendung der einzelnen Module zu verstehen.

Threading- und Multiprocessing-Grundlagen:

• Threading: Beinhaltet die Erstellung mehrerer Threads innerhalb eines einzelnen Prozesses. Diese Threads teilen sich Speicher und andere Ressourcen, was eine schnelle Kommunikation ermöglicht, aber möglicherweise zu Race-Conditions mit gemeinsam genutzten Daten führt.
• Multiprocessing: Erstellt mehrere Prozesse, jeder mit eigenem Speicher und eigenen Ressourcen. Prozesse teilen sich keinen Speicher, was zu einer langsameren Kommunikation führt, aber Race Conditions eliminiert und eine bessere Nutzung mehrerer Kerne ermöglicht.

Wann man Threading und Multiprocessing verwendet:

• Verwenden Sie Threading, wenn:

  • Code CPU-gebunden ist und keine umfangreichen gemeinsam genutzten Daten erfordert (z. B. Netzwerkserver, GUI).

• Verwenden Sie Multiprocessing, wenn:

  • Aufgaben CPU-intensiv sind und von Parallelität auf Kernebene profitieren.
  • Schwere Berechnungen werden in benutzerdefinierten Bibliotheken mit ordnungsgemäßer GIL-Verarbeitung durchgeführt.

Pythons GIL und Threading:
Pythons Global Interpreter Lock (GIL) verhindert, dass Threads im selben Prozess gleichzeitig Python-Code ausführen. Dies begrenzt die Leistungssteigerungen bei der Verwendung mehrerer Threads für CPU-gebundene Vorgänge.

Ressourcenverwaltung:

• Threads: Einfacher und kostengünstiger zu erstellen und zu zerstören als Prozesse .
• Prozesse: Teurer, ermöglichen aber eine unabhängige Ressourcenverwaltung und Speicherisolation.

Datenfreigabe:

• Threads: Standardmäßig Speicher teilen, was zu potenziellen Race-Bedingungen führen kann.
• Prozesse: Speicher nicht teilen. Die Datenübertragung erfordert Serialisierung und Deserialisierung (Beizen).

Zusätzliche Funktionen:

• Multiprocessing bietet Funktionen, die beim Threading nicht verfügbar sind, wie z. B. Prozesspools, Shared-Memory-Objekte und Warteschlangen.

Best Practices:

• Entwerfen Sie Code mit eigenständigen Jobs, die gemeinsame Daten vermeiden, um die Leistung zu maximieren.
• Verwenden Sie concurrent.futures für den nahtlosen Wechsel zwischen Threads und Prozessen.
• Verwenden Sie Sperr- und Synchronisierungsmechanismen (Sperren, Semaphoren) für den manuellen Datenaustausch in komplexen Szenarien.

Weiterführende Literatur:

• [Parallelität und Multiprocessing in Python](https://realpython.com/python-concurrency/)
• [Python-Multithreading vs. Multiprocessing](https://www.thepythoncorner.com /2018/06/python-multithreading-vs-multiprocessing-inthird-tutorial/)
• [GIL und Multithreading in Python](https://www.oreilly.com/library/view/python-in- a/0596001886/re278.html)

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