Nota Pembangunan Python: Perkara yang Perlu Dipertimbangkan Apabila Berurusan dengan Multithreading dan Multiprocessing

Nota tentang pembangunan Python: Langkah berjaga-jaga apabila berurusan dengan berbilang benang dan berbilang proses

Semasa proses pembangunan Python, menggunakan berbilang benang dan berbilang proses boleh menggunakan sepenuhnya keupayaan pemprosesan berbilang teras komputer dan menambah baik kecekapan dan prestasi program. Walau bagaimanapun, menggunakan berbilang benang dan berbilang proses juga akan membawa beberapa masalah dan cabaran yang berpotensi, dan pembangun perlu memberi perhatian kepada beberapa langkah berjaga-jaga untuk memastikan kestabilan dan keselamatan program.

Pertama, fahami peranan dan batasan GIL

Dalam Python, Kunci Interpretasi Global (GIL) merupakan faktor penting yang mempengaruhi kecekapan pelaksanaan berbilang benang. Peranan GIL adalah untuk melindungi struktur data dalaman jurubahasa daripada gangguan oleh utas serentak, tetapi ia juga mengehadkan keupayaan serentak berbilang benang. Oleh itu, apabila menggunakan multi-threading, anda perlu memberi perhatian kepada kesan GIL pada program Python.

Pertama, GIL menyebabkan program berbilang benang Python berprestasi lebih teruk daripada program berbenang tunggal pada tugas intensif CPU. Ini kerana pada masa yang sama, hanya satu benang boleh mendapatkan GIL, dan benang lain mesti menunggu. Oleh itu, pada tugas intensif CPU, menggunakan multi-threading tidak meningkatkan prestasi malah boleh menyebabkan kemerosotan prestasi.

Kedua, GIL mempunyai sedikit impak terhadap tugas intensif IO kerana benang melepaskan GIL sementara menunggu operasi IO selesai. Oleh itu, pada tugas intensif IO, menggunakan multi-threading boleh meningkatkan prestasi program.

Apabila berurusan dengan multi-threading, anda perlu memilih multi-threading atau single-threading dengan sewajarnya berdasarkan jenis dan keperluan tugasan. Untuk tugasan intensif CPU, anda boleh mempertimbangkan untuk menggunakan model pengaturcaraan berbilang proses atau asynchronous lain untuk meningkatkan prestasi, manakala untuk tugas intensif IO, multi-threading ialah pilihan yang lebih sesuai.

Kedua, gunakan mekanisme penyegerakan dan penguncian secara rasional

Dalam berbilang benang dan berbilang proses, urutan atau proses yang berbeza boleh mengakses dan mengubah suai pembolehubah atau sumber yang dikongsi pada masa yang sama, yang akan membawa keadaan perlumbaan dan ketidakpastian dalam data . Untuk menyelesaikan masalah ini, mekanisme penyegerakan dan penguncian perlu digunakan untuk memastikan kerjasama dan konsistensi data antara rangkaian atau proses.

Dalam Python, mekanisme penyegerakan dan penguncian yang biasa digunakan termasuk kunci, semaphore, pembolehubah keadaan, dsb. Dengan menggunakan mekanisme ini secara rasional, anda boleh mengawal susunan pelaksanaan urutan atau proses dan hak untuk mengakses sumber yang dikongsi serta mengelakkan persaingan dan konflik data.

Perlu diingatkan bahawa apabila menggunakan mekanisme kunci, kebuntuan perlu dielakkan. Kebuntuan ialah apabila berbilang proses atau utas disekat secara kekal kerana mereka menunggu beberapa proses atau utas lain untuk melepaskan kunci, tetapi proses yang melepaskan kunci sedang menunggu kunci yang dipegang oleh proses atau utas yang disekat. Untuk mengelakkan kebuntuan, penggunaan kunci perlu direka bentuk dan diurus dengan betul.

Ketiga, beri perhatian kepada pengurusan sumber dan keluarkan

Berbilang rangkaian dan berbilang proses akan berkongsi sumber komputer, termasuk memori, CPU, dsb. Oleh itu, apabila berurusan dengan pelbagai benang dan pelbagai proses, anda perlu memberi perhatian kepada pengurusan dan pelepasan sumber untuk mengelakkan pembaziran sumber dan kebocoran.

Dalam Python, anda boleh menggunakan pernyataan dengan untuk mengurus aplikasi dan pelepasan sumber. Sebagai contoh, anda boleh menggunakan pernyataan dengan untuk memohon kunci dan melepaskannya secara automatik selepas digunakan untuk mengelakkan terlupa melepaskan kunci.

Selain itu, anda juga perlu memberi perhatian kepada penggunaan memori yang munasabah untuk mengelakkan kebocoran memori. Dalam berbilang benang dan berbilang proses, jika ingatan tidak dikeluarkan dengan betul, masalah limpahan ingatan mungkin berlaku. Masalah ini boleh dielakkan menggunakan kutipan sampah dan peruntukan memori yang betul.

Keempat, pengendalian pengecualian dan penyahpepijatan ralat

Dalam berbilang benang dan berbilang proses, memandangkan urutan atau proses yang berbeza dilaksanakan pada masa yang sama, ralat dan pengecualian mungkin muncul pada masa yang sama, menyebabkan ketidakstabilan program dan hasil yang salah. Oleh itu, apabila berurusan dengan berbilang benang dan berbilang proses, anda perlu memberi perhatian kepada pengendalian pengecualian dan penyahpepijatan ralat, dan mencari dan menyelesaikan masalah dengan tepat pada masanya.

Dalam Python, anda boleh menggunakan pernyataan cuba-kecuali untuk menangkap dan mengendalikan pengecualian untuk memastikan kestabilan program. Selain itu, anda boleh menggunakan sistem pengelogan untuk merekodkan ralat dan maklumat penyahpepijatan untuk memudahkan penyelesaian masalah dan pembaikan.

Ringkasan

Menggunakan berbilang benang dan berbilang proses boleh menggunakan sepenuhnya kuasa pemprosesan berbilang teras komputer dan meningkatkan kecekapan dan prestasi program. Tetapi pada masa yang sama, anda juga perlu memberi perhatian kepada beberapa langkah berjaga-jaga untuk memastikan kestabilan dan keselamatan program. Pemahaman yang munasabah tentang peranan dan had GIL, penggunaan mekanisme penyegerakan dan kunci yang munasabah, perhatian kepada pengurusan dan pelepasan sumber, dan pengendalian yang betul bagi pengecualian dan penyahpepijatan ralat adalah semua perkara yang perlu diberi perhatian apabila berurusan dengan berbilang benang. dan pelbagai proses. Dengan mengikuti pertimbangan ini, anda boleh menulis program Python yang cekap, selamat dan stabil.

Atas ialah kandungan terperinci Nota Pembangunan Python: Perkara yang Perlu Dipertimbangkan Apabila Berurusan dengan Multithreading dan Multiprocessing. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!