Wat is beter multiprocessing of multithreading in Python?

2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Laatst gewijzigd: 2023-12-15 23:51

De draadsnijden module maakt gebruik van threads, de multiverwerking module maakt gebruik van processen. Het verschil is dat threads in dezelfde geheugenruimte worden uitgevoerd, terwijl processen afzonderlijk geheugen hebben. Dit maakt het een beetje moeilijker om objecten tussen processen te delen met multiverwerking . Spawning-processen zijn iets langzamer dan spawning-threads.

Dienovereenkomstig, wat is beter multiprocessing of multithreading?

Het belangrijkste verschil tussen multiverwerking en multithreading is dat multiverwerking stelt een systeem in staat om meer dan twee CPU's aan het systeem toe te voegen, terwijl: multithreading laat een proces genereren meerdere threads om de rekensnelheid van een systeem te verhogen.

Je kunt je ook afvragen, wat zijn de voordelen van het gebruik van multithreading in plaats van meerdere processen? Daarom, meerdradig programma's kunnen veel sneller draaien dan op een systeem met één processor. Ze kunnen ook sneller zijn dan een programma meerdere processen gebruiken , omdat threads minder resources nodig hebben en minder overhead genereren.

Verder, 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.

Is multithreaden goed?

Multi-threading is geen Goed idee of u nauwkeurige fysieke timing moet garanderen (zoals in uw voorbeeld). Andere nadelen zijn intensieve gegevensuitwisseling tussen threads. ik zou zeggen multithreading is Goed voor echt parallelle taken als je niet veel geeft om hun relatieve snelheid/prioriteit/timing.