멀티 스레딩과 멀티 프로세스는 동시 프로그래밍의 두 가지 주요 방법입니다. 둘 다 프로그램이 동시에 여러 작업을 수행할 수 있게 하여 프로그램 성능을 향상시킵니다. 그러나 올바른 접근 방식을 선택하려면 이해하는 것이 중요한 몇 가지 차이점이 있습니다.
멀티스레딩은 프로세스에서 여러 스레드를 생성하는 것을 의미하며 이러한 스레드는 동일한 메모리 공간을 공유합니다. 이는 동일한 변수와 개체에 액세스할 수 있지만 서로 간섭할 수도 있음을 의미합니다. 멀티스레딩은 서로를 차단하지 않고 여러 요청을 동시에 처리할 수 있기 때문에 I/O 집약적인 작업에 더 적합합니다.
Python에서는 호출 가능한 개체가 매개변수로 필요한 threading 模块来创建和管理线程。要创建一个线程，可以使用 threading.Thread() 함수를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드는 무한 루프로 메시지를 인쇄하는 간단한 스레드를 만듭니다.
이 코드를 실행하면 "Hello, world!"라는 메시지가 계속해서 출력되는 것을 볼 수 있습니다.
다중 프로세스는 하나의 컴퓨터에 여러 프로세스를 만드는 것을 의미하며, 각 프로세스에는 자체 메모리 공간이 있습니다. 이는 서로의 변수와 객체에 접근할 수 없다는 뜻이지만, 서로 간섭할 수도 없다는 의미이기도 합니다. 다중 처리는 서로를 차단하지 않고 여러 작업을 동시에 수행할 수 있으므로 CPU 집약적인 작업에 더 적합합니다.
Python에서는 호출 가능한 개체를 매개변수로 사용하는 multiprocessing 模块来创建和管理进程。要创建一个进程，可以使用 multiprocessing.Process() 함수를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드는 무한 루프로 메시지를 인쇄하는 간단한 프로세스를 만듭니다.
이 코드를 실행하면 "Hello, world!"라는 메시지가 계속해서 출력되는 것을 볼 수 있습니다.
다음 표에서는 멀티스레딩과 멀티프로세싱의 장점과 단점을 비교합니다.
| 특징 | 멀티스레딩 | 다중 프로세스 |
|---|---|---|
| 공유 메모리 | 예 | 아니요 |
| 서로 간섭 | 아마도 | 불가능 |
| 적용 가능한 작업 | I/O 집약적 작업 | CPU 집약적 작업 |
| 파이썬 모듈 | threading |
multiprocessing |
멀티스레딩과 멀티프로세스는 Python에서 동시성프로그래밍의 두 가지 주요 방법이며 둘 다 코드 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 그러나 올바른 접근 방식을 선택하려면 이해하는 것이 중요한 몇 가지 차이점이 있습니다. I/O 집약적인 작업에는 멀티스레딩을 사용할 수 있고, CPU 집약적인 작업에는 여러 프로세스를 사용할 수 있습니다.
위 내용은 Python 멀티스레딩 및 멀티프로세스: 동시 프로그래밍의 비밀을 밝히고 코드 성능을 향상시킵니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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