Поточность и многопроцессорность: различия и варианты использования

Многопоточность и многопроцессорность — это два метода одновременного выполнения частей кода в Python. Хотя обе они имеют общую цель повышения производительности, существуют явные различия в их реализации и пригодности для различных задач.

Основные концепции

• Темы: Создаются внутри одного процесса и используют одно и то же пространство памяти.
• Процессы: Изолированные объекты, которые имеют собственное пространство памяти и взаимодействуют посредством межпроцессного взаимодействия (IPC).

Общий доступ к данным

• Потоки могут получать доступ к общим данным и изменять их, в то время как процессы требуют явных механизмов обмена данными.

GIL (глобальная блокировка интерпретатора)

• Интерпретатор CPython Python имеет GIL, который предотвращает одновременное выполнение кода Python несколькими потоками.
• Это ограничение может препятствовать параллельному выполнению, особенно в Задачи, связанные с ЦП.
• Процессы не подпадают под действие GIL.

Управление ресурсами

• Создание и уничтожение потоков дешевле и быстрее, чем процессы.
• Процессы могут потреблять значительные ресурсы при использовании в большом количестве или при частом обмене данными.

Когда использовать потоки и процессы

• Темы: Подходит для задач, которые:

  • Требуют реагирования в реальном времени (например, обработка событий графического интерфейса)
  • Не требует тяжелых вычислений
  • Может легко обмениваться данными

• Процессы: Предпочтительно для задач, которые:

  • Нагружают процессор
  • Имеют большие требования к памяти
  • Используют конфиденциальные или изолированные данные
  • Не критичны ко времени

Очереди для параллельного выполнения

Вы можете использовать очереди (например, threading.Queue или multiprocessing.Queue) для управления пулом заданий и ограничения количества одновременно выполняемых задач:

# 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...

Дополнительные ресурсы

• [Многопоточность и многопоточность в Python](https://realpython.com/python-multithreading/ )
• [Использование модуля Concurrent.futures в Python](https://realpython.com/concurrent-futures-in-python/)
• [Параллелизм и параллелизм Python](https: //www.coursera.org/specializations/python-concurrency-parallelism)