Pemprosesan berbilang lwn. Pemprosesan dalam Python
Pemprosesan berbilang dan penjalinan ialah dua teknik untuk pengaturcaraan serentak dalam Python. Walaupun kedua-dua kaedah membenarkan pelaksanaan serentak berbilang tugas dalam satu proses Python, berbilang pemprosesan menawarkan beberapa kelebihan ketara berbanding threading.
Faedah Multiprocessing
-
Ruang Memori Berasingan: Setiap proses berbilang pemprosesan mempunyai ruang ingatan terpencil sendiri, menghalang kerosakan memori dan keadaan perlumbaan yang boleh berlaku apabila berbilang benang berkongsi memori yang sama.
-
Meningkatkan Kelajuan dan Kecekapan: Berbilang pemprosesan memanfaatkan berbilang CPU dan teras untuk mengagihkan tugas dengan lebih cekap, menghasilkan masa pelaksanaan yang lebih pantas untuk tugasan terikat CPU.
-
Tiada Had GIL: Tidak seperti threading, multiprocessing ialah tidak tertakluk kepada Global Interpreter Lock (GIL) dalam cPython. Ini membolehkan berbilang proses mengakses penterjemah secara serentak, meningkatkan lagi prestasi.
-
Pengurusan Sumber Yang Dipertingkat: Proses berbilang pemprosesan mempunyai sumber khusus, seperti memori yang berasingan dan ruang tindanan, memudahkan pengurusan sumber dan mengurangkan risiko keletihan sumber.
Keterbatasan Threading
-
Limitation GIL: GIL cPython menghalang berbilang thread daripada melaksanakan bytecode Python secara serentak, yang boleh menyekat prestasi, terutamanya untuk tugas intensif CPU.
-
Perkongsian Sumber: Benang berkongsi ruang memori yang sama, iaitu boleh membawa kepada kerosakan memori dan keadaan perlumbaan jika tidak diurus dengan betul.
-
Keperluan Penyegerakan: Tanpa primitif penyegerakan yang betul, benang boleh menulis ganti data antara satu sama lain, menjadikan penyahpepijatan sukar.
Atas ialah kandungan terperinci Multiprocessing vs. Threading dalam Python: Bilakah Anda Harus Memilih Yang Mana?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!