Python で並行プログラミングをマスターする: コルーチン、スレッド、プロセスをわかりやすく理解する

同時プログラミング は、複数のタスクを同時に実行するコードを記述する技術です。コルーチンと スレッドは、python## で提供されます。 # とプロセスおよびその他のオプション。これらのオプションとそれが適用されるシナリオを理解することは、効率的でスケーラブルなアプリケーションを開発するために重要です。 コルーチン

コルーチンは、関数の実行を一時停止し、後で再開できるようにする Python

の軽量の

同時実行メカニズムです。これは マルチスレッドプログラミングに似ていますが、オーバーヘッドが少なくなります。コルーチンは、async および await キーワードを介して使用されます。例えば：＃＃＃ リーリー <strong class="keylink"> コルーチンは、</strong> ネットワーク 処理やファイル操作など、I/O 集中型のタスクを必要とするシナリオに適しています。

＃＃＃＃＃＃糸＃＃＃＃＃＃

スレッドは、Python の別の同時実行メカニズムであり、これを使用すると、コードを別々の実行ストリームで実行できます。スレッドはコルーチンよりもオーバーヘッドが高くなりますが、より細かい制御が可能です。スレッドは、threading モジュールを通じて作成できます。例えば：＃＃＃ リーリー

スレッドは、画像処理やビデオ エンコードなど、CPU を大量に使用するタスクを必要とするシナリオに適しています。

＃＃＃＃＃＃プロセス＃＃＃＃＃＃ プロセスは、 オペレーティング システム

によって提供される同時実行メカニズムであり、スレッドやコルーチンとは異なる分離レベルを提供します。プロセスは独自のメモリ空間を持ち、他のプロセスから独立して実行されます。プロセスは、

multiprocessing モジュールを通じて作成できます。例えば：＃＃＃ リーリー プロセスは通常、

機械学習

トレーニングやデータ処理など、長時間実行またはリソースを大量に消費するタスクを必要とするシナリオで使用されます。

＃＃＃＃＃＃正しい選択肢を選んで下さい＃＃＃＃＃＃

適切な同時実行メカニズムの選択は、アプリケーションの特定のニーズによって異なります。

コルーチン: オーバーヘッドが低く、I/O 集中型のタスクに適しています。 スレッド:

CPU を大量に使用するタスクに適しており、細かい制御が可能です。

プロセス:

分離または大量のリソースを必要とする、長時間実行されるタスクに適しています。

これらのオプションとその制限を理解することで、効率的でスケーラブルで、同時に実行できる Python アプリケーションを作成できます。

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