Apakah kebolehgunaan dan perbezaan prestasi antara pengaturcaraan berbilang proses dan pengaturcaraan berbilang benang dalam Python dalam senario yang berbeza?

Apakah kebolehgunaan dan perbezaan prestasi antara pengaturcaraan berbilang proses dan pengaturcaraan berbilang benang dalam Python dalam senario yang berbeza?

Dalam Python, pengaturcaraan berbilang proses dan pengaturcaraan berbilang benang kedua-duanya wujud untuk mencapai pengkomputeran selari. Walau bagaimanapun, mereka mempunyai beberapa perbezaan dalam kesesuaian dan prestasi. Untuk lebih memahami perbezaan mereka, kami akan meneroka mereka dari segi kebolehgunaan dan prestasi.

Dari segi kebolehgunaan, pengaturcaraan berbilang proses sesuai untuk senario yang memerlukan pelaksanaan tugas intensif CPU. Ini kerana dalam Python, multi-threading tidak dapat menggunakan sepenuhnya potensi pemproses berbilang teras kerana kewujudan Global Interpreter Lock (GIL). GIL membolehkan hanya satu utas untuk melaksanakan kod bait Python pada satu masa. Oleh itu, apabila sejumlah besar pengiraan perlu dilakukan, pengaturcaraan berbilang proses boleh menggunakan sepenuhnya pemproses berbilang teras untuk mempercepatkan proses pengiraan.

Sebaliknya, pengaturcaraan berbilang benang sesuai untuk senario di mana tugas intensif I/O perlu dilaksanakan. Ini kerana operasi I/O biasanya menjana sedikit masa menunggu, dan semasa masa menunggu, utas lain boleh ditukar untuk melaksanakan tugas, dengan itu meningkatkan kecekapan. Di samping itu, kerana benang berkongsi ruang memori, komunikasi dan perkongsian data antara benang adalah lebih mudah. Oleh itu, apabila sejumlah besar operasi I/O (seperti permintaan rangkaian, membaca dan menulis fail, dsb.) perlu diproses, pengaturcaraan berbilang benang adalah pilihan yang lebih baik.

Mari kita bandingkan perbezaan prestasi antara pengaturcaraan berbilang proses dan pengaturcaraan berbilang benang. Untuk menggambarkan secara khusus, kami akan menggunakan berbilang pemprosesan dan berbilang benang masing-masing untuk mengira sebutan ke-n bagi jujukan Fibonacci. Pertama, kami menggunakan pengaturcaraan berbilang proses untuk melaksanakan:

import multiprocessing

def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

if __name__ == '__main__':
    n = 30
    pool = multiprocessing.Pool()
    result = pool.map(fibonacci, [n])
    print(result)

Seterusnya, kami menggunakan pengaturcaraan berbilang benang untuk melaksanakan:

import threading

def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

if __name__ == '__main__':
    n = 30
    t = threading.Thread(target=fibonacci, args=(n,))
    t.start()
    t.join()
    print(t.result)

Kami mengira sebutan ke-30 bagi jujukan Fibonacci masing-masing . Dengan membandingkan masa pelaksanaan kedua-dua kaedah, kita dapat melihat bahawa pengaturcaraan berbilang proses adalah lebih cekap daripada pengaturcaraan berbilang benang. Ini kerana pengaturcaraan berbilang proses boleh memanfaatkan sepenuhnya pemproses berbilang teras dan meningkatkan kelajuan pengkomputeran dengan ketara apabila melaksanakan tugas intensif CPU. Pengaturcaraan berbilang benang dalam Python dihadkan oleh GIL dan tidak dapat memanfaatkan sepenuhnya kelebihan prestasi pemproses berbilang teras.

Ringkasnya, pengaturcaraan berbilang proses sesuai untuk senario di mana tugas intensif CPU dilakukan dan boleh memberikan permainan penuh kepada kelebihan pemproses berbilang teras manakala pengaturcaraan berbilang benang sesuai untuk senario di mana tugas I/O-intensif dilakukan dan boleh Meningkatkan kecekapan pemprosesan tugas. Walaupun pengaturcaraan berbilang proses mempunyai prestasi yang lebih baik daripada pengaturcaraan berbilang benang, apabila memilih untuk menggunakannya, anda perlu membuat pertukaran dan pilihan berdasarkan keperluan khusus.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah kebolehgunaan dan perbezaan prestasi antara pengaturcaraan berbilang proses dan pengaturcaraan berbilang benang dalam Python dalam senario yang berbeza?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!