スレッド処理とマルチプロセッシング: Python でそれぞれをいつ使用する必要がありますか?

スレッド モジュールとマルチプロセッシング モジュールの違いを理解する

並列処理を通じてコードのパフォーマンスを向上させようとする場合、開発者はスレッドとマルチプロセッシングの混同に遭遇することがよくあります。 Python のモジュール。これらの概念を明確にするには:

Python におけるスレッド処理とマルチプロセッシング

Giulio Franco が指摘しているように、根本的な違いは、これらのモジュールによって作成されたタスク間でデータがどのように共有されるかにあります。 .

• スレッド: スレッドは同じメモリ空間を共有し、効率的なデータ交換を可能にします。ただし、Python の Global Interpreter Lock (GIL) により、マルチスレッド コードが複数のコアを完全に利用することが制限されます。これは、より多くのスレッドを使用すると常にパフォーマンスが向上することを意味します。
• マルチプロセッシング: マルチプロセッシングによって作成された各プロセスは、独自の独立したメモリ空間を持ちます。データ転送にはピックリングなどのプロセス間通信メカニズムが必要であり、オーバーヘッドが発生する可能性があります。ただし、プロセスは GIL の影響を受けないため、複数のコアを効果的に利用できます。

スレッドとマルチプロセッシングの選択

選択は次の点に依存します。いくつかの要因:

• GIL の影響: コードが CPU 依存で純粋な Python ベースの場合、GIL の制限により、一般にマルチプロセッシングの方が適しています。
• データ共有: タスクが共有データと頻繁な更新を必要とする場合は、スレッドの方が優先される可能性があります。
• 通信のニーズ: メッセージ パッシングを介して通信するタスクには、マルチプロセッシングの方が適しています。 .
• オーバーヘッドに関する考慮事項: スレッドの作成と管理は、特に Windows システムではプロセスよりも低コストです。

ジョブ キューの管理

同時タスクの数を制限するには、max_workers を必要なプロセス数に設定して concurrent.futures.ThreadPoolExecutor または concurrent.futures.ProcessPoolExecutor を使用します。

さらに理解するためのリソース

• 公式 Python ドキュメント: https://docs.python.org/3/library/threading.html
• 公式 Python ドキュメント: https://docs.python.org /3/library/multiprocessing.html
• Python の同時実行性: https://realpython.com/concurrency-in-python/
• Python GIL: https://wiki.python.org /moin/GlobalInterpreterLock

これらの概念を理解し、concurrent.futures ライブラリを活用することで、開発者は Python のマルチスレッド コードまたはマルチプロセス コードを効果的に利用して、パフォーマンスを最適化し、複雑なタスクを簡単に処理できます。

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