Python マルチスレッドとマルチプロセス: 同時プログラミングの秘密を明らかにし、コードのパフォーマンスを向上させる

マルチスレッドとマルチプロセスは、同時プログラミングの 2 つの主な方法であり、どちらもプログラムが複数のタスクを実行できるようにします。同時に、プログラムのパフォーマンスも向上します。ただし、これらの間には、適切なアプローチを選択するために理解しておくことが重要な相違点がいくつかあります。

マルチスレッド

マルチスレッドとは、プロセス内に複数のスレッドを作成することを指し、これらのスレッドは同じメモリ空間を共有します。これは、同じ変数やオブジェクトにアクセスできることを意味しますが、相互に干渉する可能性があることも意味します。マルチスレッドは、相互にブロックすることなく複数のリクエストを同時に処理できるため、I/O 集中型のタスクに適しています。

Python マルチスレッドの使用

Python

では、threading 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。スレッドを作成するには、threading.Thread() 関数を使用できます。この関数には、パラメーターとして呼び出し可能なオブジェクトが必要です。たとえば、次のコードは、無限ループでメッセージを出力する単純なスレッドを作成します。 リーリー このコードを実行すると、「Hello, world!」というメッセージが連続して出力されることがわかります。

マルチプログレス

マルチプロセスとは、1 台のコンピューター上に複数のプロセスを作成することを指し、各プロセスは独自のメモリ空間を持ちます。これは、相互に変数やオブジェクトにアクセスできないことを意味しますが、相互に干渉できないことも意味します。マルチプロセッシングは、互いにブロックすることなく複数のタスクを同時に実行できるため、CPU 集中型のタスクに適しています。

Python での複数のプロセスの使用

Python では、

multiprocessing

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。プロセスを作成するには、

multiprocessing.Process() 関数を使用できます。この関数には、パラメーターとして呼び出し可能なオブジェクトが必要です。たとえば、次のコードは、無限ループでメッセージを出力する単純なプロセスを作成します。 リーリー このコードを実行すると、「Hello, world!」というメッセージが連続して出力されることがわかります。 マルチスレッドとマルチプロセスの比較

次の表では、マルチスレッドとマルチプロセスの長所と短所を比較しています。

＃＃＃特性＃＃＃

マルチスレッド

マルチプログレス相互干渉 ＃＃＃可能＃＃＃ ＃＃＃不可能＃＃＃ 該当するタスクI/O集中型タスクCPU 集中型のタスクPython モジュールマルチプロセッシング ＃＃＃結論は＃＃＃ 同時実行プログラミング

	＃＃＃共有メモリ＃＃＃ ＃＃＃はい＃＃＃ ＃＃＃いいえ＃＃＃
	スレッド
		マルチスレッドとマルチプロセスは、Python における
の 2 つの主な方法であり、どちらもコードのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。ただし、これらの間には、適切なアプローチを選択するために理解しておくことが重要な相違点がいくつかあります。 I/O 集中型のタスクにはマルチスレッドを使用でき、CPU 集中型のタスクには複数のプロセスを使用できます。

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