Apakah perbezaan antara pengaturcaraan berbilang proses dan pengaturcaraan berbilang benang dalam Python?
Dalam Python, pengaturcaraan berbilang proses dan pengaturcaraan berbilang benang adalah kedua-dua kaedah untuk mencapai pengkomputeran selari. Walaupun kedua-duanya boleh menjalankan berbilang tugas secara serentak, prinsip asas dan penggunaannya adalah berbeza.
Pengaturcaraan berbilang proses menggunakan mekanisme berbilang proses sistem pengendalian untuk mencapai pengkomputeran selari. Dalam Python, anda boleh menggunakan modul multiprocessing
untuk mencipta dan mengawal subproses. Setiap proses kanak-kanak mempunyai ruang memori bebas dan tiada data dikongsi antara mereka. Pengaturcaraan berbilang proses sesuai untuk tugasan intensif pengiraan seperti pemprosesan data dan latihan model. multiprocessing
模块来创建和控制子进程。每个子进程拥有独立的内存空间,它们之间不共享数据。多进程编程适用于计算密集型任务,如数据处理和模型训练等。
以下是一个简单的多进程编程的代码示例:
import multiprocessing def worker(num): print('Worker', num) if __name__ == '__main__': processes = [] for i in range(5): p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,)) processes.append(p) p.start() for p in processes: p.join()
在上述代码中,我们通过multiprocessing.Process
类创建了5个子进程,并调用start
方法来启动它们。然后使用join
方法来等待子进程结束。
多线程编程是利用Python解释器的全局解释器锁(GIL)来实现并行计算的。在Python中,可以使用threading
模块来创建和控制线程。所有线程共享同一个进程的内存空间,它们可以直接访问共享的数据。多线程编程适用于I/O密集型任务,如网络请求和文件读写等。
以下是一个简单的多线程编程的代码示例:
import threading def worker(num): print('Worker', num) if __name__ == '__main__': threads = [] for i in range(5): t = threading.Thread(target=worker, args=(i,)) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join()
在上述代码中,我们通过threading.Thread
类创建了5个线程,并调用start
方法来启动它们。然后使用join
rrreee
Dalam kod di atas, kami mencipta 5 proses anak melalui kelasmultiprocessing.Process
dan dipanggil start
Kaedah untuk memulakannya. Kemudian gunakan kaedah sertai
untuk menunggu proses anak tamat. Pengaturcaraan berbilang benang menggunakan Global Interpreter Lock (GIL) penterjemah Python untuk melaksanakan pengkomputeran selari. Dalam Python, anda boleh menggunakan modul threading
untuk mencipta dan mengawal thread. Semua utas berkongsi ruang memori proses yang sama, dan mereka boleh mengakses data kongsi secara langsung. Pengaturcaraan berbilang benang sesuai untuk tugas intensif I/O, seperti permintaan rangkaian dan membaca dan menulis fail. 🎜🎜Berikut ialah contoh kod pengaturcaraan berbilang benang mudah: 🎜rrreee🎜Dalam kod di atas, kami mencipta 5 utas melalui kelas threading.Thread
dan dipanggil start
Kaedah untuk memulakan mereka. Kemudian gunakan kaedah sertai
untuk menunggu urutan tamat. 🎜🎜Walaupun pengaturcaraan berbilang proses dan pengaturcaraan berbilang benang boleh mencapai pengkomputeran selari, ia mempunyai beberapa perbezaan. Pertama sekali, overhed memori pengaturcaraan pelbagai proses adalah agak besar, kerana setiap proses perlu mempunyai ruang memori bebas. Overhed memori pengaturcaraan berbilang benang adalah agak kecil kerana semua benang berkongsi ruang memori proses yang sama. Kedua, overhed pensuisan dan komunikasi pengaturcaraan pelbagai proses adalah agak besar, kerana data perlu ditukar antara proses melalui penghantaran mesej atau memori yang dikongsi. Overhed pensuisan dan komunikasi pengaturcaraan berbilang benang adalah agak kecil kerana benang boleh mengakses data yang dikongsi secara langsung. 🎜🎜Ringkasnya, pengaturcaraan berbilang proses sesuai untuk tugas intensif pengkomputeran, manakala pengaturcaraan berbilang benang sesuai untuk tugas intensif I/O. Pembangun boleh memilih kaedah pengkomputeran selari yang sesuai berdasarkan ciri-ciri tugas untuk meningkatkan prestasi program. 🎜Atas ialah kandungan terperinci Apakah perbezaan antara pengaturcaraan berbilang proses dan pengaturcaraan berbilang benang dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!