Python의 스레딩과 다중 처리: 언제 무엇을 선택해야 할까요?

스레딩과 멀티프로세싱의 차이점 이해

배경:
Python에서는 동시성과 병렬성이 가능합니다. 스레딩 및 다중 처리 모듈을 통해 달성됩니다. 그러나 각 모듈의 미묘한 차이점과 적절한 사용법을 이해하는 것은 어려울 수 있습니다.

스레딩 및 멀티프로세싱 필수 사항:

• 스레딩: 단일 프로세스 내에서 여러 스레드를 생성하는 작업이 포함됩니다. 이러한 스레드는 메모리와 기타 리소스를 공유하므로 빠른 통신이 가능하지만 잠재적으로 공유 데이터로 인해 경합 상태가 발생할 수 있습니다.
• 멀티프로세싱: 각각 자체 메모리와 리소스가 있는 여러 프로세스를 생성합니다. 프로세스는 메모리를 공유하지 않으므로 통신 속도가 느려지지만 경쟁 조건이 제거되고 다중 코어의 활용도가 향상됩니다.

스레딩 및 멀티프로세싱을 사용해야 하는 경우:

• 다음과 같은 경우 스레딩을 사용하세요.

  • 코드가 CPU에 바인딩되어 있고 광범위한 공유 데이터(예: 네트워크 서버, GUI)가 필요하지 않습니다.

• 다음과 같은 경우 다중 처리를 사용합니다.

  • 작업이 CPU를 많이 사용하고 코어 수준 병렬 처리의 이점을 얻습니다.
  • 과량의 계산은 적절한 GIL 처리를 통해 사용자 정의 라이브러리에서 수행됩니다.

Python의 GIL 및 스레딩:
Python의 GIL(Global Interpreter Lock)은 동일한 프로세스의 스레드가 Python 코드를 동시에 실행하지 못하도록 제한합니다. 이는 CPU 바인딩된 작업에 여러 스레드를 사용할 때 성능 향상을 제한합니다.

리소스 관리:

• 스레드: 프로세스보다 생성 및 삭제가 더 쉽고 저렴합니다. .
• 프로세스: 비용이 더 많이 들지만 독립적인 리소스 관리 및 메모리 격리가 가능합니다.

데이터 공유:

• 스레드: 기본적으로 메모리를 공유하므로 경쟁 조건이 발생할 수 있습니다.
• 프로세스: 메모리를 공유하지 마세요. 데이터 전송에는 직렬화 및 역직렬화(피클링)가 필요합니다.

추가 기능:

• 멀티프로세싱은 프로세스 풀과 같이 스레딩에서 사용할 수 없는 기능을 제공합니다. 공유 메모리 개체 및 대기열.

모범 사례:

• 성능을 최대화하기 위해 공유 데이터를 피하는 독립형 작업으로 코드를 설계합니다.
• 스레드와 프로세스 간의 원활한 전환을 위해 Concurrent.futures를 사용하세요.
• 복잡한 시나리오에서 수동 데이터 공유를 위해 잠금 및 동기화 메커니즘(잠금, 세마포)을 사용하세요.

추가 자료:

• [Python의 동시성 및 다중 처리](https://realpython.com/python-concurrency/)
• [Python 다중 스레딩과 다중 처리 비교](https://www.thepythoncorner.com /2018/06/python-multithreading-vs-multiprocessing-inlength-tutorial/)
• [Python의 GIL 및 멀티스레딩](https://www.oreilly.com/library/view/python-in- a/0596001886/re278.html)

위 내용은 Python의 스레딩과 다중 처리: 언제 무엇을 선택해야 할까요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!