Python 동시 프로그래밍의 스레드와 프로세스 비교: 언제 무엇을 사용할지

스레드 및 프로세스: 개념과 차이점

Threads는 프로세스와 동일한 주소 공간과 리소스를 공유하는 경량 실행 단위입니다. 빠르게 생성되고 파괴되므로 집중적인 작업을 처리할 때 매우 효율적입니다. 그러나 스레드는 GIL(Global Interpreter Lock)에 의해 제한되기 때문에 여러 CPU 코어에 걸쳐 있을 수 없습니다.

프로세스는 전용 메모리 공간과 리소스를 갖춘 독립적인 실행 단위입니다. 스레드보다 무겁고 생성하고 파괴하는 데 시간이 더 오래 걸립니다. 그러나 프로세스는 여러 CPU 코어에 걸쳐 있을 수 있으므로 진정한 병렬 처리가 가능합니다.

메인 스레드를 차단하지 않고 백그라운드 작업을 수행하세요
여러 개의 작은 작업을 병렬로 처리
잠금 없이 데이터 공유(GIL을 통해 보호됨)

데모 코드: 으아악

여러 CPU 코어에 걸쳐 병렬 처리가 필요함
다양한 메모리 공간과 리소스를 분리해야 함
집약적이거나 오래 실행되는 작업을 처리하세요

데모 코드: 으아악

스레드:

GIL에 의해 제한되며 여러 CPU 코어를 확장할 수 없습니다
경합 상태를 방지하려면 공유 데이터에 액세스할 때 주의가 필요합니다

프로세스:

스레드보다 무겁고 생성 및 삭제에 더 오랜 시간이 걸립니다
프로세스 간 통신 오버헤드가 큼

python 동시 프로그래밍에서 스레드 또는 프로세스 간의 선택은 특정 애플리케이션의 요구 사항에 따라 달라집니다. 스레드는 집약적인 작업을 처리하는 데 적합하고, 프로세스는 여러 CPU 코어에 걸친 병렬 처리에 적합합니다. 차이점을 이해하면 애플리케이션 성능을 최적화하는 데 적합한 도구를 선택할 수 있습니다.

위 내용은 Python 동시 프로그래밍의 스레드와 프로세스 비교: 언제 무엇을 사용할지의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!