Threading ou multitraitement en Python : quand devriez-vous utiliser chacun d'entre eux ?

Traitement parallèle en Python : distinguer les modules de thread et de multitraitement

En Python, la parallélisation des opérations est possible via le threading et le multitraitement pour améliorer l'exécution du code vitesse. Cependant, ces modules diffèrent par leurs mécanismes et applications sous-jacents.

Threading vs multitraitement : une comparaison

• Partage de données : Threads partagent de manière innée des données au sein du même processus, tandis que les processus fonctionnent de manière indépendante.
• Transfert de données : Le partage de données dans les processus nécessite un décapage, ce qui ajoute une surcharge par rapport à la communication par thread.
• GIL (Global Interpreter Lock) : Dans CPython, l'implémentation Python par défaut, les threads sont contraints par le GIL, limitant le véritable parallélisme. Les processus ne sont pas soumis à cette restriction.
• Utilisation des ressources : Les processus entraînent des coûts plus élevés de création et de terminaison, en particulier sur les systèmes basés sur Windows.

Quand utiliser le threading ou le multitraitement

• Sélection des threads : Les threads s'avèrent efficaces pour les tâches simultanées, telles que la gestion des E/S réseau ou des événements GUI.
• Sélection multiprocessus : Utilisez des processus lorsque des opérations liées au processeur sont effectuées en Python pur pour éviter les limitations de GIL. Ils excellent également dans les scénarios où le partage de données est limité ou non essentiel.

Gestion des tâches

Créer une file d'attente de tâches et contrôler leur exécution est réalisable en utilisant un ThreadPoolExecutor pour les threads ou un ProcessPoolExecutor pour les processus. Ces structures permettent la soumission de tâches, le mappage des fonctions sur plusieurs entrées et la récupération des résultats.

Partage de données avancé

Pour les tâches non autonomes qui nécessitent des inter- la communication professionnelle, la messagerie via les files d’attente est nécessaire. Dans les cas où plusieurs tâches modifient la même structure de données, des mécanismes de synchronisation manuelle et de mémoire partagée sont requis.

Résumé

• Les threads facilitent le partage de données par défaut.
• Les processus isolent les données, nécessitant un décapage pour le transfert de données.
• Les processus sont exemptés du GIL.
• La création/destruction de threads est plus efficace que celle des processus, en particulier sous Windows environnements.
• Le module de thread ne dispose pas de certaines fonctionnalités présentes dans le module multitraitement.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!