Python 中的多处理与线程
多处理和线程是 Python 中并发编程的两种技术。虽然这两种方法都允许在一个 Python 进程中同时执行多个任务，但多处理比线程有几个显着的优势。
多处理的好处
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独立的内存空间： 每个多处理进程都有自己独立的内存空间，防止多个线程共享同一内存空间时可能发生的内存损坏和竞争情况内存。
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提高速度和效率：多处理利用多个 CPU 和内核更有效地分配任务，从而加快 CPU 密集型任务的执行时间。
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无 GIL 限制： 与线程不同，多处理不受全局解释器锁 (GIL) 的约束cPython。这允许多个进程同时访问解释器，进一步提高性能。
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改进的资源管理：多处理进程拥有专用资源，例如单独的内存和堆栈空间，简化了资源管理并减少了资源耗尽的风险。
的局限性线程
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GIL 限制： cPython 的 GIL 可以防止多个线程同时执行 Python 字节码，这会成为性能瓶颈，尤其是对于 CPU 密集型任务。
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资源共享：线程共享相同的内存空间，如果不加以管理，可能会导致内存损坏和竞争条件
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同步要求：如果没有正确的同步原语，线程可以覆盖彼此的数据，从而使调试变得困难。
以上是Python 中的多处理与线程：什么时候应该选择哪个？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
