Bila Menggunakan Benang vs. Proses dalam Python: Panduan Memilih Alat yang Tepat untuk Kerja?

Pemprosesan Benang lwn. Berbilang Pemprosesan: Perbezaan dan Kes Penggunaan

Pemrosesan berbilang benang dan berbilang pemprosesan ialah dua teknik untuk menjalankan bahagian kod secara serentak dalam Python. Walaupun kedua-duanya berkongsi matlamat untuk meningkatkan prestasi, terdapat perbezaan yang ketara dalam pelaksanaan dan kesesuaian mereka untuk pelbagai tugas.

Konsep Teras

• Thread: Dicipta dalam satu proses dan berkongsi ruang memori yang sama.
• Proses: Entiti terpencil yang mempunyai ruang ingatan sendiri dan berinteraksi melalui komunikasi antara proses (IPC).

Perkongsian Data

• Benang boleh mengakses dan mengubah suai data dikongsi, manakala proses memerlukan mekanisme yang jelas untuk pertukaran data.

GIL (Global Interpreter Lock)

• Python's CPython penterjemah mempunyai GIL yang menghalang berbilang thread daripada melaksanakan kod Python secara serentak.
• Penghadan ini boleh menghalang pelaksanaan selari, terutamanya dalam Tugas terikat CPU.
• Proses tidak tertakluk kepada GIL.

Pengurusan Sumber

• Mencipta dan memusnahkan benang ialah lebih murah dan lebih cepat daripada proses.
• Proses boleh menggunakan sumber yang ketara apabila digunakan dalam jumlah yang besar atau apabila berkomunikasi dengan kerap.

Bila Menggunakan Benang dan Proses

• Thread: Sesuai untuk tugasan yang:

  • Memerlukan tindak balas masa nyata (cth., pengendalian acara GUI)
  • Jangan melibatkan pengiraan berat
  • Boleh berkongsi data dengan mudah

• Proses: Lebih disukai untuk tugasan yang:

  • Adakah intensif CPU
  • Mempunyai keperluan memori yang besar
  • Melibatkan data sensitif atau terpencil
  • Tidak kritikal masa

Baris Gilir untuk Pelaksanaan Selari

Anda boleh menggunakan baris gilir (cth., threading.Baris gilir atau multiprocessing.Queue) untuk mengurus kumpulan kerja dan mengehadkan bilangan tugasan yang dilaksanakan serentak:

<code class="python"># Create a queue
queue = multiprocessing.Queue()

# Initialize a process pool
pool = multiprocessing.Pool(4)

# Submit jobs to the pool
for job_argument in job_list:
    pool.apply_async(job, (job_argument,), callback=queue.put)

# Retrieve results from the queue
while not queue.empty():
    result = queue.get()
    # Process result...</code>

Sumber Tambahan

• [Multithreading vs. Multiprocessing dalam Python](https://realpython.com/python-multithreading/)
• [Menggunakan Modul Concurrent.futures dalam Python](https://realpython.com/concurrent-futures-in-python/)
• [Python Concurrency and Parallelism](https://www. coursera.org/specializations/python-concurrency-parallelism)

Atas ialah kandungan terperinci Bila Menggunakan Benang vs. Proses dalam Python: Panduan Memilih Alat yang Tepat untuk Kerja?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!