Python におけるマルチプロセッシングとスレッド: いつどちらを選択すべきか?

Python でのマルチプロセッシングとスレッド化

マルチプロセッシングとスレッド化は、Python での同時プログラミングの 2 つの手法です。どちらの方法でも 1 つの Python プロセス内で複数のタスクを同時に実行できますが、マルチプロセッシングにはスレッドに比べていくつかの大きな利点があります。

マルチプロセッシングの利点

• 独立したメモリ空間: 各マルチプロセッシング プロセスには独自の分離されたメモリ空間があり、複数のスレッドが同じメモリを共有するときに発生する可能性のあるメモリ破損や競合状態を防ぎます。メモリ。
• 速度と効率の向上: マルチプロセッシングは複数の CPU とコアを利用してタスクをより効率的に分散し、CPU バウンドのタスクの実行時間が短縮されます。
• GIL 制限なし: スレッドとは異なり、マルチプロセッシングはグローバル インタープリター ロック (GIL) の影響を受けません。 cPython。これにより、複数のプロセスがインタープリタに同時にアクセスできるようになり、パフォーマンスがさらに向上します。
• リソース管理の改善: マルチプロセッシング プロセスには、個別のメモリやスタック スペースなどの専用リソースがあり、リソース管理が簡素化され、リソース枯渇のリスク。

の制限事項スレッド

• GIL の制限: cPython の GIL は、複数のスレッドが Python バイトコードを同時に実行することを防ぎます。これは、特に CPU を使用するタスクの場合、パフォーマンスのボトルネックになる可能性があります。
• リソース共有: スレッドは同じメモリ空間を共有するため、メモリ破損や競合状態が発生する可能性があります。適切に管理されていない場合。
• 同期要件: 適切な同期プリミティブがないと、スレッドが互いのデータを上書きし、デバッグが困難になる可能性があります。

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