Quel est le meilleur multitraitement ou multithreading en Python ?
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Anonim

Les enfilage module utilise des threads, le multitraitement module utilise des processus. La différence est que les threads s'exécutent dans le même espace mémoire, tandis que les processus ont une mémoire séparée. Cela rend un peu plus difficile le partage d'objets entre les processus avec multitraitement . Les processus de génération sont un peu plus lents que les threads de génération.

En conséquence, quel est le meilleur multitraitement ou multithreading ?

La principale différence entre multitraitement et multithreading est-ce multitraitement permet à un système d'avoir plus de deux processeurs ajoutés au système alors que multithreading permet à un processus de générer plusieurs fils augmenter la vitesse de calcul d'un système.

On peut également se demander quels sont les avantages d'utiliser le multithreading au lieu de plusieurs processus ? Par conséquent, multithread les programmes peuvent s'exécuter beaucoup plus rapidement que sur un système monoprocesseur. Ils peuvent aussi être plus rapides qu'un programme en utilisant plusieurs processus , car les threads nécessitent moins de ressources et génèrent moins de surcharge.

De plus, le multithreading est-il bon en Python ?

Dans CPython, en raison du Global Interpreter Lock, un seul thread peut s'exécuter Python code à la fois (même si certaines bibliothèques orientées performances peuvent surmonter cette limitation). Cependant, le threading reste un modèle approprié si vous souhaitez exécuter simultanément plusieurs tâches liées aux E/S.

Le multithreading est-il bon ?

Multi-threading n'est pas un bon idée si vous devez garantir un timing physique précis (comme dans votre exemple). Parmi les autres inconvénients, citons l'échange intensif de données entre les threads. je dirais multi-threading est bon pour des tâches vraiment parallèles si vous ne vous souciez pas beaucoup de leur vitesse/priorité/synchronisation relative.

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