Python CPython を使用した同時実行性とマルチスレッド プログラミング

1. Python CPython

での同時プログラミング

同時プログラミングは、複数のタスクを同時に実行できるようにするプログラミングパラダイムです。 python CPython では、コンカレントプログラミングは主に マルチスレッドとコルーチンの 2 つの方法で実装されます。

2. マルチスレッド プログラミング

マルチスレッドプログラミングは、複数のスレッドを使用して異なるタスクを同時に実行するテクノロジーです。 Python CPython は、スレッドを作成および管理するための threading モジュールを提供します。次のコード例は、マルチスレッドを使用して Python で同時タスクを実行する方法を示しています。 リーリー

3. コルーチン プログラミング

コルーチンは、同時実行に代わる軽量の手段であり、同じスレッド内で複数の関数を一時停止および再開できるようにします。 Python CPython は、

asyncio<strong class="keylink"></strong> モジュールを通じてコルーチンのサポートを提供します。次のコード例は、コルーチンを使用して Python で同時タスクを実行する方法を示しています。 リーリー

4. マルチスレッドとコルーチンの比較

マルチスレッドとコルーチンはどちらも同時プログラミングを実装するための効果的なテクノロジですが、それぞれに独自の長所と短所があります。

マルチスレッド:

• 利点: 使いやすく、ネイティブ サポートがあり、CPU 集中型のタスクに適しています。
  • 欠点: 大きなオーバーヘッド、複雑なスレッド同期。
  コルーチン:
• 利点: オーバーヘッドが少なく、スレッド同期が簡単で、IO 集中型のタスクに適しています。
  • 欠点: 使用するのが比較的複雑で、基礎となる実装に一定の依存性があります。
  ＃＃＃＃＃＃5。結論＃＃＃＃＃＃
Python CPython の同時プログラミングは、マルチスレッドとコルーチンを通じてアプリケーションのパフォーマンスと応答性を向上させる強力なメカニズムを提供します。同時実行テクノロジを選択するときは、タスクの種類と特定のニーズに基づいてトレードオフを比較検討する必要があります。同時プログラミング テクノロジを正しく使用すると、Python CPython の同時処理機能を最大限に活用し、高性能でスケーラブルなアプリケーションを構築できます。

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