Потоки и многопроцессорность Python для начинающих

В Python обработка параллельных задач может значительно повысить производительность ваших приложений, особенно при работе с операциями, связанными с вводом-выводом или процессором. Python предоставляет два основных модуля для параллельности: threading и multiprocessing. Эта статья познакомит вас с этими модулями и объяснит, как использовать их для параллельного программирования.

Понимание потоковой передачи

Потоки — это способ одновременного запуска нескольких потоков (меньших единиц процесса) в рамках одного процесса. Это полезно для задач, связанных с вводом-выводом, где вы проводите много времени в ожидании внешних ресурсов (например, файловый ввод-вывод, сетевые запросы).

Пример базовой резьбы

Для создания и управления потоками в Python используется модуль threading. Вот простой пример:

import threading

# Define a function to be run in a thread
def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(i)

# Create a thread object
thread = threading.Thread(target=print_numbers)

# Start the thread
thread.start()

# Wait for the thread to complete
thread.join()

print("Thread has finished execution")

Понимание многопроцессорности

Многопроцессорность позволяет вам запускать несколько процессов одновременно, каждый со своим собственным интерпретатором Python и пространством памяти. Это особенно полезно для задач, связанных с процессором, где вам нужно выполнять вычисления параллельно.

Базовый пример многопроцессорной обработки

Модуль multiprocessing используется для создания и управления отдельными процессами. Вот простой пример:

import multiprocessing

# Define a function to be run in a process
def compute_square(number):
    print(f"The square of {number} is {number * number}")

# Create a process object
process = multiprocessing.Process(target=compute_square, args=(5,))

# Start the process
process.start()

# Wait for the process to complete
process.join()

print("Process has finished execution")

Сравнение потоковой обработки и многопроцессорной обработки

• Threading: Лучше всего подходит для задач, связанных с вводом-выводом. Потоки используют одно и то же пространство памяти и могут быть более эффективными для операций, которые требуют ожидания.
• Многопроцессорность: Лучше всего подходит для задач, связанных с ЦП. Процессы работают в отдельных областях памяти и могут полностью использовать несколько ядер ЦП для задач с большими вычислительными затратами.

Распространенные случаи использования

• Потоки: Подходит для таких задач, как веб-скрапинг, операции ввода-вывода файлов или любые задачи, связанные с ожиданием внешних ресурсов.
• Многопроцессорная обработка: Идеально подходит для обработки данных, математических вычислений или любых задач, требующих значительных ресурсов ЦП.

Заключение

Оба threading и multiprocessing являются мощными инструментами для повышения производительности и эффективности ваших приложений Python. Понимая, когда и как использовать эти модули, вы можете писать более эффективные и отзывчивые программы. Независимо от того, имеете ли вы дело с задачами, связанными с вводом-выводом, или вычислениями, связанными с процессором, Python предоставляет вам инструменты, необходимые для эффективной обработки параллелизма.