Python マルチスレッドとマルチプロセス: 実践的な事例分析、同時プログラミングの応用スキルをマスターする

1. python マルチスレッドとマルチプロセスの概要

1. マルチスレッド

MultipleThreads は、プログラムが複数のタスクを同時に実行できるようにする 同時プログラミングテクノロジです。 Python では、スレッド モジュールを使用してスレッドを作成および管理できます。スレッドはプログラムのメモリ空間を共有するため、データを簡単に共有できます。ただし、マルチスレッド プログラミングには、スレッド セーフティの問題やデッド ロックの問題など、いくつかの課題もあります。 2. マルチプロセス マルチプロセスは、1 つのプログラムが複数のタスクを同時に実行できるようにする

プログラミング テクノロジです。 Python では、マルチプロセッシング モジュールを使用してプロセスを作成および管理できます。このプロセスはプログラムのメモリ空間から独立しているため、スレッドの安全性の問題はありません。ただし、マルチプロセス プログラミングには、プロセス間通信や同期の問題など、いくつかの課題もあります。 2. 実践例 1: マルチスレッドを使用して画像処理を高速化する

要件: 1000 個の画像を含むフォルダーがあり、各画像はサイズ変更、シャープ化、透かしの追加などの処理が必要です。

マルチスレッドを使用すると、画像処理を高速化できます。具体的な手順は次のとおりです。

次に、スレッド モジュールを使用して スレッド プール

1. 次に、画像処理タスクをスレッド プール内のスレッドに割り当てます。
2. 最後に、すべてのスレッドがタスクを完了するのを待ってから、処理された画像をファイルに保存します。
マルチスレッドを使用することで、画像処理時間を大幅に短縮できます。
3. リーリー
3. 実践的なケース 2: 複数のプロセスを使用して科学計算を高速化する

多数の浮動小数点計算を含む科学計算を実行する必要があります。

複数のプロセスを使用して科学計算を高速化できます。具体的な手順は次のとおりです。

次に、マルチプロセッシング モジュールを使用してプロセス プールを作成します。

1. 最後に、すべてのプロセスがタスクを完了するのを待ってから、サブタスクの結果を要約します。
複数のプロセスを使用することで、科学計算の時間を大幅に短縮できます。
3. リーリー
IV.
4. 概要

上記の 2 つの実際的なケースを通じて、同時プログラミングにおけるマルチスレッドとマルチプロセスの強力な力を見てきました。実際の

では、特定のニーズに応じて適切な同時プログラミング技術を選択できます。

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