Python 中的多處理與執行緒：什麼時候該選擇哪一個？

Python 中的多處理與執行緒

多處理和執行緒是 Python 中並發程式設計的兩種技術。雖然這兩種方法都允許在一個 Python 進程中同時執行多個任務，但多處理比執行緒有幾個顯著的優勢。

多處理的好處

• 獨立的記憶體空間： 每個多處理程序都有自己獨立的記憶體空間，防止多個執行緒共享相同記憶體空間時可能發生的記憶體損壞和競爭情況記憶體。
• 提高速度和效率：多處理利用多個 CPU 和核心更有效地分配任務，從而加快 CPU 密集型任務的執行時間。
• 無 GIL 限制： 與執行緒不同，多處理不受全域解釋器鎖定 (GIL) 的約束cPython。這允許多個進程同時存取解釋器，進一步提高效能。
• 改進的資源管理：多處理進程擁有專用資源，例如單獨的記憶體和堆疊空間，簡化了資源管理並減少了資源耗盡的風險。

的限制執行緒

• GIL 限制： cPython 的GIL 可以防止多個執行緒同時執行Python 字節碼，這會成為效能瓶頸，尤其是CPU 密集型任務。
• 資源共享：執行緒共享相同的記憶體空間，如果不加以管理，可能會導致記憶體損壞和競爭條件
• 同步需求：如果沒有正確的同步原語，線程可以覆蓋彼此的數據，從而使調試變得困難。

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