Python 中的執行緒與多重處理：何時選擇哪一個？

理解線程和多處理之間的區別

背景：
在Python中，並發和並行可以是透過線程和多處理模組實現。然而，理解每個模組的細微差別和正確用法可能具有挑戰性。

執行緒與多處理要點：

• 執行緒：涉及在單一行程中建立多個執行緒。這些執行緒共享記憶體和其他資源，可以實現快速通信，但可能會導致共享資料的競爭條件。
• 多處理： 建立多個進程，每個進程都有自己的記憶體和資源。進程不共享內存，導致通信速度較慢，但消除了競爭條件並提供了更好的多核利用率。

何時使用執行緒與多重處理：

• 在下列情況下使用執行緒：

  • 在下列情況下使用執行緒：
• 程式碼受CPU 限制，且不需要大量共享資料（例如網頁伺服器、GUI）。
  • 在以下情況下使用多處理：
  任務是 CPU 密集的，並受益於核心級並行性。

大量計算在具有適當 GIL 處理的自訂庫中執行。

Python 的 GIL 和執行緒：Python 的全域解釋器鎖定 (GIL) 限制相同進程中的執行緒同時執行 Python 程式碼。這限制了使用多個執行緒進行 CPU 密集型操作時的效能提升。

• 資源管理：

執行緒：建立和銷毀比進程更容易、更便宜.

進程：更昂貴，但允許獨立的資源管理和記憶體隔離。

• 共享資料：

執行緒：預設共享內存，導致潛在的競爭條件。

進程：不共享記憶體。資料傳輸需要序列化和反序列化（pickling）。

• 其他功能：

多處理提供了執行緒中不可用的功能，例如進程池，共享記憶體物件和佇列。

• 最佳實踐：
• 使用獨立作業設計程式碼，避免共享資料以最大限度地提高效能。

使用concurrent.futures實現執行緒與進程之間的無縫切換。

採用鎖定和同步機制（鎖定、信號量）來實現複雜場景下的手動資料共享。

延伸閱讀：

• [Python 中的同時與多處理](https://realpython.com/python-concurrency/)
• [Python 多執行緒與多處理](https://www. thepythoncorner.com /2018/06/python-multithreading-vs-multiprocessing-indepth-tutorial/)
• [Python 中的GIL 和多執行緒](https://www.oreilly.com/library/view /python-in- a/0596001886/re278.html)

以上是Python 中的執行緒與多重處理：何時選擇哪一個？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！