Hoe wordt multithreading bereikt in Python?
Hoe wordt multithreading bereikt in Python?

Video: Hoe wordt multithreading bereikt in Python?

Video: Hoe wordt multithreading bereikt in Python?
Video: threading vs multiprocessing in python 2024, November
Anonim

Bij threading is gelijktijdigheid: bereikt gebruik makend van meerdere threads , maar vanwege de GIL kan er maar één thread tegelijk worden uitgevoerd. In multiverwerking , is het oorspronkelijke proces een gevorkt proces in meerdere onderliggende processen waarbij de GIL wordt omzeild. Elk kindproces heeft een kopie van het volledige programmageheugen.

Hiervan is multithreading goed in Python?

In CPython kan vanwege de Global Interpreter Lock slechts één thread worden uitgevoerd Python code tegelijk (ook al kunnen bepaalde prestatiegerichte bibliotheken deze beperking overwinnen). Threading is echter nog steeds een geschikt model als u meerdere I/O-gebonden taken tegelijk wilt uitvoeren.

Evenzo, wat wordt bedoeld met multithreading in Python? Inrijgen in python wordt gebruikt om te rennen meerdere threads (taken, functieaanroepen) tegelijkertijd. Merk op dat dit niet het geval is gemeen dat ze op verschillende CPU's worden uitgevoerd. Python threads zullen je programma NIET sneller maken als het al 100% CPU-tijd gebruikt. In dat geval wil je waarschijnlijk kijken naar parallel programmeren.

Je kunt je ook afvragen, wat is multithreading, hoe kunnen we dit bereiken?

Multithreading is een Java-functie die gelijktijdige uitvoering van twee of meer delen van een programma mogelijk maakt voor een maximaal gebruik van de CPU. Elk onderdeel van zo'n programma wordt een thread genoemd. Dus, draden zijn lichtgewicht processen binnen een proces. Draden kan worden gecreëerd met behulp van twee mechanismen: 1.

Delen Python-threads geheugen?

Een van de voordelen van draden in Python is dat zij? deel hetzelfde geheugen ruimte, en dus is het uitwisselen van informatie relatief eenvoudig. Sommige structuren kunnen u echter helpen om specifiekere doelen te bereiken.

Aanbevolen: