Threading vs. Multiprocessing: Unterschiede und Anwendungsfälle

Multithreading und Multiprocessing sind zwei Techniken zum gleichzeitigen Ausführen von Codeteilen in Python. Während beide das Ziel der Leistungsverbesserung teilen, gibt es deutliche Unterschiede in ihrer Implementierung und Eignung für verschiedene Aufgaben.

Kernkonzepte

• Threads: Werden innerhalb eines einzelnen Prozesses erstellt und teilen sich denselben Speicherplatz.
• Prozesse: Isolierte Entitäten, die ihre eigenen haben besitzen Speicherplatz und interagieren über Interprozesskommunikation (IPC).

Datenfreigabe

• Threads können auf gemeinsam genutzte Daten zugreifen und diese ändern, während Prozesse explizite Daten erfordern Mechanismen für den Datenaustausch.

GIL (Global Interpreter Sperren)

• Der CPython-Interpreter von Python verfügt über eine GIL, die verhindert, dass mehrere Threads gleichzeitig Python-Code ausführen.
• Diese Einschränkung kann die parallele Ausführung behindern, insbesondere bei CPU-gebundenen Aufgaben.
• Prozesse unterliegen nicht der GIL.

Ressource Verwaltung

• Das Erstellen und Zerstören von Threads ist kostengünstiger und schneller als Prozesse.
• Prozesse können erhebliche Ressourcen verbrauchen, wenn sie in großer Zahl verwendet werden oder häufig kommunizieren.

Wann man Threads verwendet und Prozesse

• Threads: Geeignet für Aufgaben, die:

  • Reaktionsfähigkeit in Echtzeit erfordern (z. B. GUI-Ereignisbehandlung)
  • Keine aufwendigen Berechnungen erforderlich
  • Kann problemlos geteilt werden Daten

• Prozesse: Bevorzugt für Aufgaben, die:

  • Rechenintensiv sind
  • Groß Speicherbedarf
  • Beinhaltet vertrauliche oder isolierte Daten
  • Gibt es nicht zeitkritisch

Warteschlangen für die parallele Ausführung

Sie können Warteschlangen (z. B. Threading.Queue oder Multiprocessing.Queue) verwenden, um Verwalten Sie einen Pool von Jobs und begrenzen Sie die Anzahl gleichzeitig ausgeführter Aufgaben:

# Create a queue
queue = multiprocessing.Queue()

# Initialize a process pool
pool = multiprocessing.Pool(4)

# Submit jobs to the pool
for job_argument in job_list:
    pool.apply_async(job, (job_argument,), callback=queue.put)

# Retrieve results from the queue
while not queue.empty():
    result = queue.get()
    # Process result...

Zusätzliche Ressourcen

• [Multithreading vs. Multiprocessing in Python](https://realpython.com/python-multithreading/ )
• [Verwenden des Concurrent.futures-Moduls in Python](https://realpython.com/concurrent-futures-in-python/)
• [Python-Parallelität und Parallelität](https://www.coursera.org/specializations/python-concurrency-parallelism )