Python multi-threading et multi-processus : du débutant au confirmé, créant des applications performantes

En informatique, le multithreading et le multitraitement sont les deux méthodes de base de la programmation simultanée. Plusieurs threads exécutent plusieurs tâches en parallèle et partagent le même espace mémoire, tandis que plusieurs processus exécutent plusieurs tâches en parallèle et chaque tâche possède son propre espace mémoire indépendant.

1. python multi-threading

Python se fait via threading 模块实现的。threading 模块提供了多种多线程相关的类和函数，包括 Thread 类、Lock 类和 Semaphore classes, etc.

Ce qui suit est un exemple simple de multithread Python :

import threading

def task(i):
print(f"Task {i} is running...")

if __name__ == "__main__":
threads = []
for i in range(5):
thread = threading.Thread(target=task, args=(i,))
threads.append(thread)

for thread in threads:
thread.start()

for thread in threads:
thread.join()

Dans cet exemple, nous avons créé 5 threads, chacun exécutant la fonction task 函数。task pour imprimer un message indiquant que la tâche est en cours d'exécution.

2. Python multi-processus

Plusieurs processus en Python passent par multiprocessing 模块实现的。multiprocessing 模块提供了多种多进程相关的类和函数，包括 Process 类、Manager 类和 Pool classes, etc.

Ce qui suit est un exemple simple de multi-processus Python :

import multiprocessing

def task(i):
print(f"Task {i} is running...")

if __name__ == "__main__":
processes = []
for i in range(5):
process = multiprocessing.Process(target=task, args=(i,))
processes.append(process)

for process in processes:
process.start()

for process in processes:
process.join()

Dans cet exemple, nous créons 5 processus, chacun exécutant une fonction task 函数。task qui imprime un message indiquant que la tâche est en cours d'exécution.

3. La différence entre le multi-threading et le multi-processus Python

Les principales différences entre le multi-threading et le multi-processus Python sont :

• Plusieurs threads partagent le même espace mémoire, tandis que chaque tâche multi-processus possède son propre espace mémoire indépendant.
• La surcharge de commutation des multi-threads est inférieure à la surcharge de commutation des multi-processus.
• Plusieurs threads sont plus susceptibles d'avoir des blocagesverrouillages, mais les multi-processus n'auront pas de blocages.

4. Scénarios d'application Python multi-thread et multi-processus

Les principaux scénarios d'application du multi-threading et du multi-processus Python sont :

• Le multi-threading convient aux tâches gourmandes en calcul, telles que les calculs numériques, le traitement d'images, etc.
• Plusieurs processus conviennent aux tâches gourmandes en E/S, telles que la lecture et l'écriture de fichiers, la communication réseau, etc.

5. Python multi-thread et multi-processus Optimisation des performances

Performances Python multi-threading et multi-processusL'optimisationcomprend principalement les aspects suivants :

• Utilisez Thread Pool et Process Pool pour gérer les threads et les processus.
• Utilisez des verrous et des sémaphores pour synchroniser l'accès entre les threads et les processus.
• Évitez de partager des données entre plusieurs threads et processus.
• Utilisez le verrouillage GIL pour empêcher plusieurs threads d'exécuter le même bytecode Python en même temps.

6. Résumé

Le multi-threading et le multi-processus Python sont les deux méthodes de base de la programmation simultanéeIls ont leurs propres avantages, inconvénients et scénarios d'application. Dans le développement actuel, il est nécessaire de choisir la méthode de programmation concurrente appropriée en fonction des besoins spécifiques.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!