Wann sollte man Threads vs. Prozesse in Python verwenden: Ein Leitfaden zur Auswahl des richtigen Tools für den Job?

Threading vs. Multiprocessing: Unterschiede und Anwendungsfälle

Multithreading und Multiprocessing sind zwei Techniken zum gleichzeitigen Ausführen von Codeteilen in Python. Während beide das Ziel der Leistungsverbesserung teilen, gibt es deutliche Unterschiede in ihrer Umsetzung und Eignung für verschiedene Aufgaben.

Kernkonzepte

• Threads: Werden innerhalb eines einzelnen Prozesses erstellt und teilen sich denselben Speicherplatz.
• Prozesse: Isolierte Entitäten, die über einen eigenen Speicherplatz verfügen und über Interprozesskommunikation (IPC) interagieren.

Datenfreigabe

• Threads können auf freigegebene Daten zugreifen und diese ändern, während Prozesse explizite Mechanismen für den Datenaustausch erfordern.

GIL (Global Interpreter Lock)

• Pythons CPython-Interpreter verfügt über eine GIL, die verhindert, dass mehrere Threads Python-Code gleichzeitig ausführen.
• Diese Einschränkung kann die parallele Ausführung behindern, insbesondere in CPU-gebundene Aufgaben.
• Prozesse unterliegen nicht der GIL.

Ressourcenverwaltung

• Das Erstellen und Zerstören von Threads ist billiger und schneller als Prozesse.
• Prozesse können erhebliche Ressourcen verbrauchen, wenn sie in großer Zahl verwendet werden oder häufig kommunizieren.

Wann Threads und Prozesse verwendet werden sollten

• Threads:Geeignet für Aufgaben, die:

  • Reaktionsfähigkeit in Echtzeit erfordern (z. B. GUI-Ereignisbehandlung)
  • Keine aufwendigen Berechnungen erforderlich
  • Kann problemlos Daten austauschen

• Prozesse: Bevorzugt für Aufgaben, die:

  • Sind CPU-intensiv
  • Haben große Speicheranforderungen
  • Beziehen sensible oder isolierte Daten ein
  • Sind nicht zeitkritisch

Warteschlangen für parallele Ausführung

Sie können Warteschlangen (z. B. threading.Queue oder multiprocessing.Queue) verwenden, um einen Pool von Jobs zu verwalten und die Anzahl gleichzeitig ausgeführter Aufgaben zu begrenzen:

<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>

Zusätzliche Ressourcen

• [Multithreading vs. Multiprocessing in Python](https://realpython.com/python-multithreading/)
• [Verwendung des Concurrent.futures-Moduls in Python](https://realpython.com/concurrent-futures-in-python/)
• [Python-Parallelität und Parallelität](https://www. coursera.org/specializations/python-concurrency-parallelism)

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