


Multiprocessing vs. Threading dalam Python: Bilakah Anda Harus Memilih Yang Mana?
Pemprosesan berbilang lwn. Pemprosesan dalam Python
Pemprosesan berbilang dan penjalinan ialah dua teknik untuk pengaturcaraan serentak dalam Python. Walaupun kedua-dua kaedah membenarkan pelaksanaan serentak berbilang tugas dalam satu proses Python, berbilang pemprosesan menawarkan beberapa kelebihan ketara berbanding threading.
Faedah Multiprocessing
- Ruang Memori Berasingan: Setiap proses berbilang pemprosesan mempunyai ruang ingatan terpencil sendiri, menghalang kerosakan memori dan keadaan perlumbaan yang boleh berlaku apabila berbilang benang berkongsi memori yang sama.
- Meningkatkan Kelajuan dan Kecekapan: Berbilang pemprosesan memanfaatkan berbilang CPU dan teras untuk mengagihkan tugas dengan lebih cekap, menghasilkan masa pelaksanaan yang lebih pantas untuk tugasan terikat CPU.
- Tiada Had GIL: Tidak seperti threading, multiprocessing ialah tidak tertakluk kepada Global Interpreter Lock (GIL) dalam cPython. Ini membolehkan berbilang proses mengakses penterjemah secara serentak, meningkatkan lagi prestasi.
- Pengurusan Sumber Yang Dipertingkat: Proses berbilang pemprosesan mempunyai sumber khusus, seperti memori yang berasingan dan ruang tindanan, memudahkan pengurusan sumber dan mengurangkan risiko keletihan sumber.
Keterbatasan Threading
- Limitation GIL: GIL cPython menghalang berbilang thread daripada melaksanakan bytecode Python secara serentak, yang boleh menyekat prestasi, terutamanya untuk tugas intensif CPU.
- Perkongsian Sumber: Benang berkongsi ruang memori yang sama, iaitu boleh membawa kepada kerosakan memori dan keadaan perlumbaan jika tidak diurus dengan betul.
- Keperluan Penyegerakan: Tanpa primitif penyegerakan yang betul, benang boleh menulis ganti data antara satu sama lain, menjadikan penyahpepijatan sukar.
Atas ialah kandungan terperinci Multiprocessing vs. Threading dalam Python: Bilakah Anda Harus Memilih Yang Mana?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
