在 Python 中何時使用執行緒與進程：為工作選擇正確工具的指南？

執行緒與多處理：差異與用例

多執行緒與多處理是在 Python 中同時執行部分程式碼的兩種技術。雖然兩者都有提高性能的目標，但它們的實現和對各種任務的適用性存在明顯差異。

核心概念

• 主題： 在單一進程內建立並共享相同的記憶體空間。
• 進程： 擁有自己的記憶體空間並透過進程間通訊 (IPC) 進行互動的獨立實體。

資料共享

• 執行緒可以存取和修改共享數據，而進程需要明確的數據交換機制。

GIL（全域解釋器鎖定）

• Python 的 CPython 解譯器有一個 GIL，可以防止多個執行緒同時執行 Python 程式碼。
• 此限制可能會阻礙並行執行，尤其是在CPU 密集型任務。
• 進程不受 GIL 約束。

資源管理

• 建立和銷毀執行緒是比行程更便宜、更快。
• 大量使用或頻繁通訊時，進程會消耗大量資源。

何時使用線程和進程

• 線程： 適合以下任務：

  • 需要即時回應（例如GUI 事件處理）
  • 不涉及繁重的計算
  • 可以輕鬆共享資料

• 進程：適用於以下任務：

  • CPU 密集
  • 記憶體需求大
  • 涉及敏感或孤立資料
  • 時間要求不高

並行執行佇列

您可以使用佇列（例如threading.Queue 或multiprocessing.Queue）來管理作業池並限制並發執行任務的數量：

<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>

其他資源

• [Python 中的多執行緒與多處理](https:/ /realpython.com/python-multithreading/)
[在Python 中使用Concurrent.futures 模組](https://realpython.com/concurrent-futures-in-python/)

[Python 併發與並行](https://www. coursera.org/specializations/python-concurrency-parallelism)

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