Maison développement back-end Tutoriel Python Maîtriser la programmation simultanée en Python : démystifier les coroutines, les threads et les processus

Maîtriser la programmation simultanée en Python : démystifier les coroutines, les threads et les processus

Feb 19, 2024 pm 10:45 PM

La

掌握 Python 并发编程:揭秘协程、线程和进程

La programmation simultanée est l'art d'écrire du code qui exécute plusieurs tâches simultanément, et python fournit plusieurs options telles que des coroutines, des threads et des processus. Comprendre ces options et les scénarios dans lesquels elles s'appliquent est essentiel pour développerdes applications efficaces et évolutives.

Coroutine

Les coroutines sont un mécanisme léger de concurrency dans Python qui permet à une fonction de suspendre l'exécution, puis de la reprendre plus tard. Ceci est similaire à la multithreadingprogrammation, mais avec moins de frais généraux. Les coroutines sont utilisées via les mots-clés async et aw<code>asyncaw<strong class="keylink">ai</strong>tai

t. Par exemple :

async def coro():
print("Hello")
await asyncio.sleep(1)
print("World")
Copier après la connexion
Les coroutines conviennent aux scénarios qui nécessitent des tâches gourmandes en E/S, telles que le traitement réseau

ou les opérations sur les fichiers.

Thread

threadingLes threads sont un autre mécanisme de concurrence en Python qui vous permet d'exécuter du code dans des flux d'exécution distincts. Les threads ont une surcharge plus élevée que les coroutines mais offrent un contrôle plus fin. Les fils de discussion peuvent être créés via le module

. Par exemple :

import threading

def thread_func():
print("Hello")

thread = threading.Thread(target=thread_func)
thread.start()
Copier après la connexion

Les threads conviennent aux scénarios qui nécessitent des tâches gourmandes en CPU, telles que le traitement d'image ou l'encodage vidéo.

Processus

Un processus est un mécanisme de concurrence fourni par le système d'exploitationmultiprocessing, qui fournit un niveau d'isolation différent des threads et des coroutines. Les processus disposent de leur propre espace mémoire et s’exécutent indépendamment des autres processus. Des processus peuvent être créés via le module

. Par exemple :

import multiprocessing

def process_func():
print("Hello")

process = multiprocessing.Process(target=process_func)
process.start()
Copier après la connexion
Les processus sont généralement utilisés dans des scénarios qui nécessitent des tâches de longue durée ou gourmandes en ressources, telles que la formation de apprentissage automatique

ou le traitement de données.

Choisissez la bonne option

Le choix du mécanisme de concurrence approprié dépend des besoins spécifiques de votre application :
  • Coroutine :
  • Convient aux tâches gourmandes en E/S avec une faible surcharge.
  • Threads :
  • Idéal pour les tâches gourmandes en CPU, offrant un contrôle précis.
  • Processus :
  • Idéal pour les tâches de longue durée qui nécessitent un isolement ou de grandes quantités de ressources.

En comprenant ces options et leurs limites, vous pouvez créer des applications Python efficaces, évolutives et exécutées simultanément. 🎜

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