Jak je dosaženo multithreadingu v Pythonu?
Jak je dosaženo multithreadingu v Pythonu?

Video: Jak je dosaženo multithreadingu v Pythonu?

Video: Jak je dosaženo multithreadingu v Pythonu?
Video: Gauss Elimination With Partial Pivoting In Python | Numerical Methods 2024, Smět
Anonim

Se závitem je souběžnost dosaženo použitím více vláken , ale kvůli GIL může současně běžet pouze jedno vlákno. v multiprocessing , původní proces je rozdělen na několik podřízených procesů, které obcházejí GIL. Každý podřízený proces bude mít kopii paměti celého programu.

Je zde multithreading v Pythonu dobrý?

V CPythonu se díky Global Interpreter Lock může spustit pouze jedno vlákno Krajta kód najednou (i když určité výkonově orientované knihovny mohou toto omezení překonat). Podprocesy jsou však stále vhodným modelem, pokud chcete současně spouštět více úloh vázaných na I/O.

Podobně, co se rozumí vícevláknovým zpracováním v Pythonu? Řezání vláken v pythonu se používá k běhu více vláken (úkoly, volání funkcí) současně. Všimněte si, že tomu tak není znamenat že jsou prováděny na různých CPU. Krajta vlákna NEZrychlí váš program, pokud již využívá 100 % CPU. V takovém případě se pravděpodobně budete chtít podívat na paralelní programování.

Někdo se také může ptát, co je to multithreading, jak toho můžeme dosáhnout?

Vícevláknové zpracování je funkce Java, která umožňuje souběžné provádění dvou nebo více částí programu pro maximální využití CPU. Každá část takového programu se nazývá vlákno. Takže vlákna jsou lehké procesy v rámci procesu. Vlákna umět být vytvořen pomocí dvou mechanismů: 1.

Sdílejí vlákna Pythonu paměť?

Jednou z výhod vlákna v Krajta je to oni podíl stejný Paměť prostoru, a tedy výměna informací je poměrně snadná. Některé struktury vám však mohou pomoci dosáhnout konkrétnějších cílů.

Doporučuje: