Threading vs multitraitement : différences et cas d'utilisation

Le multithreading et le multitraitement sont deux techniques permettant d'exécuter simultanément des parties de code dans Python. Bien que les deux partagent l'objectif d'améliorer les performances, il existe des différences distinctes dans leur mise en œuvre et leur adéquation à diverses tâches.

Concepts de base

• Threads : Créés au sein d'un seul processus et partageant le même espace mémoire.
• Processus : Entités isolées qui possèdent leur propre espace mémoire et interagissent via la communication interprocessus (IPC).

Partage de données

• Les threads peuvent accéder aux données partagées et les modifier, tandis que les processus nécessitent des mécanismes explicites pour l'échange de données.

GIL (Global Interpreter Lock)

• L'interpréteur CPython de Python possède un GIL qui empêche plusieurs threads d'exécuter du code Python simultanément.
• Cette limitation peut gêner l'exécution parallèle, en particulier dans Tâches liées au processeur.
• Les processus ne sont pas soumis au GIL.

Gestion des ressources

• La création et la destruction de threads sont moins cher et plus rapide que les processus.
• Les processus peuvent consommer des ressources importantes lorsqu'ils sont utilisés en grand nombre ou lors de communications fréquentes.

Quand utiliser les threads et les processus

• Threads : Convient aux tâches qui :

  • Nécessitent une réactivité en temps réel (par exemple, gestion des événements de l'interface graphique)
  • N'implique pas de calculs lourds
  • Peut facilement partager des données

• Processus : Préférable pour les tâches qui :

  • Sont gourmands en ressources processeur
  • Ant des besoins en mémoire importants
  • impliquent des données sensibles ou isolées
  • Ne sont pas critiques en termes de temps

Files d'attente pour l'exécution parallèle

Vous pouvez utiliser des files d'attente (par exemple, threading.Queue ou multiprocessing.Queue) pour gérer un pool de tâches et limiter le nombre de tâches exécutées simultanément :

# 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...

Ressources supplémentaires

• [Multithreading vs. Multiprocessing en Python](https://realpython.com/python-multithreading/ )
• [Utilisation du module Concurrent.futures en Python](https://realpython.com/concurrent-futures-in-python/)
• [Concurrence et parallélisme Python](https : //www.coursera.org/specializations/python-concurrency-parallelism)