Golang vs. Python : 동시성 및 멀티 스레딩

Golang은 높은 동시성 작업에 더 적합하지만 Python은 유연성에 더 많은 장점이 있습니다. 1. Golang은 Goroutine 및 채널을 통해 동시성을 효율적으로 처리합니다. 2. Python은 GIL의 영향을받는 스레딩 및 Asyncio에 의존하지만 여러 동시성 방법을 제공합니다. 선택은 특정 요구 사항을 기반으로해야합니다.

소개

우리가 프로그래밍 언어에 대해 이야기 할 때, Golang과 Python은 항상 동시성과 멀티 스레딩의 두 가지 측면에서 항상 함께 논의됩니다. 이 기사는 동시 및 멀티 스레딩에서 Golang과 Python의 차이점과 각각의 강점과 약점을 심도있게 탐구하는 것을 목표로합니다. 이 기사를 읽으면 다양한 시나리오에서 동시 작업을 처리 할 수있는 올바른 언어를 선택하는 동시에 실용적인 프로그래밍 기술과 모범 사례를 마스터하는 방법을 배웁니다.

기본 지식 검토

우리가 그것을 다이빙하기 전에, 동시성과 멀티 스레딩의 기본 개념을 검토합시다. 동시성은 같은 기간 내에 여러 작업을 처리하는 것을 말하는 반면, 멀티 스레딩은 동시성을 달성하는 방법이며, 동일한 프로세스 내에서 여러 스레드를 실행하여 달성됩니다. Golang과 Python 은이 두 가지 측면에서 구현 방법과 효율성에서 고유 한 장점을 가지고 있습니다.

Golang은 Golang의 동시 프로그래밍의 핵심 인 Goroutine 및 채널 메커니즘으로 유명합니다. Python은 표준 라이브러리의 스레딩 모듈 및 Asyncio 라이브러리에 의존하여 멀티 스레딩 및 비동기 프로그래밍을 처리합니다.

핵심 개념 또는 기능 분석

골랑의 동시성 및 멀티 스레딩

Golang의 동시성 모델은 CSP (통신 순차적 프로세스) 이론을 기반으로하며 Goroutine 및 Channel을 통해 구현됩니다. Goroutine은 Golang의 경량 스레드이며 시작 및 전환에 대한 오버 헤드가 거의 없으므로 동시 작업을 처리 할 때 Golang이 훌륭하게 성능을 발휘할 수 있습니다.

 패키지 메인

수입 (수입)
    "FMT"
    "시간"
))

func says (s string) {
    i : = 0; I <5; 나 {
        Time.sleep (100 * time.millisecond)
        fmt.println (들)
    }
}

func main () {
    Go는 말한다 ( "World")
    말하기 ( "안녕하세요")
}

이 코드는 Goroutine을 사용하여 동시 실행을 달성하는 방법을 보여줍니다. go 키워드로 고루틴을 시작하면 두 고어 라인이 병렬로 실행되어 "Hello"및 "World"를 인쇄합니다.

파이썬의 동시성 및 멀티 스레딩

Python의 동시 프로그래밍은 주로 threading 모듈과 asyncio 라이브러리에 의존합니다. threading 모듈은 스레드를 지원하는 반면 asyncio 비동기 프로그래밍을 구현하는 데 사용됩니다.

 스레딩 가져 오기
수입 시간

Def는 말한다 :
    범위 (5)의 i를 위해 :
        Time.sleep (0.1)
        인쇄물)

__name__ == "__main__"인 경우 :
    t1 = threading.thread (target = say, args = ( "hello",))
    t2 = 스레딩 .thread (target = say, args = ( "world",))
    t1.start ()
    t2.start ()
    t1.join ()
    t2.join ()

이 코드는 threading 모듈을 사용하여 다중 스레드 동시 실행을 구현하는 방법을 보여줍니다. Thread 클래스를 통해 두 개의 스레드를 생성하고 start 방법으로 시작하십시오.

사용의 예

골랑의 고루 틴 및 채널

Golang의 채널은 Goroutines 간의 통신 브리지이며 데이터를 동기화하고 전달하는 데 사용될 수 있습니다. 다음은 채널을 사용하는 예입니다.

 패키지 메인

"FMT"가져 오기

func sum (s [] int, c chan int) {
    합 : = 0
    _, v : = 범위 s {
        합 = v
    }
    C <- 합계 // 채널로 합계
}

func main () {
    s : = [] int {7, 2, 8, -9, 4, 0}

    C : = Make (Chan Int)
    Go Sum (S [: Len (S)/2], C)
    Go Sum (S [Len (S)/2 :], C)
    x, y : = <-c, <-c // 채널에서 fmt.println (x, y, xy)을받습니다.
}

이 코드는 채널을 사용하여 두 개의 고 루틴간에 통신 및 데이터 전송을 구현하는 방법을 보여줍니다.

파이썬의 비시오

Python의 asyncio 라이브러리는 높은 동시 작업을 처리하는 데 사용할 수있는 강력한 비동기 프로그래밍 기능을 제공합니다. 다음은 asyncio 사용하는 예입니다.

 Asyncio 가져 오기

Async def says_after (지연, 뭐) :
    Asyncio.sleep (지연)
    인쇄 (What)

Async def main () :
    말하기 _after (1, 'hello')
    말하기 _after (2, 'world')

asyncio.run (main ())

이 코드는 asyncio await 하여 비동기 프로그래밍을 구현하는 방법을 보여줍니다.

성능 최적화 및 모범 사례

Golang의 성능 최적화

Golang의 Goroutine 및 채널 메커니즘은 높은 동시성 작업을 처리 할 때 매우 효율적이지만 일부 모범 사례는 다음에주의를 기울여야합니다.

• Goroutine의 과도한 사용을 피하십시오 : Goroutine은 가볍지 만 과용은 성능 저하로 이어질 수 있습니다. goroutines의 수를 합리적으로 제어하십시오.
• 채널을 사용한 동기화 : 채널을 사용하여 데이터를 전달하는 데 사용될뿐만 아니라 전역 잠금 장치 사용을 피하고 고어 라틴 간의 동기화를 달성하기 위해 사용될 수 있습니다.
• sync.pool 사용 : 자주 생성되고 파괴되는 객체의 경우 sync.Pool 사용하여 성능을 향상시키고 GC 압력을 줄일 수 있습니다.

파이썬의 성능 최적화

Python은 동시 작업을 처리 할 때 GIL (Global Interpreter Lock)의 영향에주의를 기울여야하며, 이는 멀티 스레드의 병렬 실행을 제한합니다. 모범 사례는 다음과 같습니다.

• 멀티 프로세싱 사용 : 실제 병렬 실행이 필요한 경우 multiprocessing 모듈을 사용하여 멀티 코어 CPU를 활용할 수 있습니다.
• Asyncio 사용 : I/O 바운드 작업의 경우 asyncio 사용하면 성능을 크게 향상시키고 GIL의 영향을 피할 수 있습니다.
• 글로벌 상태를 피하십시오 : 다중 스레드 프로그래밍은 글로벌 상태 사용을 피하고 자물쇠 사용을 줄이며 동시성 효율성을 향상 시키십시오.

결론적으로

Golang과 Python은 동시성과 멀티 스레딩 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. Golang은 효율적인 Goroutine 및 Channel 메커니즘으로 높은 동시성 작업에서 뛰어나며 Python은 threading 및 asyncio 통해 유연한 동시성 프로그래밍을 제공합니다. 선택할 언어는 특정 응용 프로그램 시나리오 및 요구 사항에 따라 다릅니다. 이 기사가 동시 및 멀티 스레딩에서 Golang과 Python의 차이점을 더 잘 이해하고 실제 프로젝트에서 더 현명한 선택을 할 수 있기를 바랍니다.

위 내용은 Golang vs. Python : 동시성 및 멀티 스레딩의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!