Com s'aconsegueix el multithreading a Python?
Com s'aconsegueix el multithreading a Python?

Vídeo: Com s'aconsegueix el multithreading a Python?

Vídeo: Com s'aconsegueix el multithreading a Python?
Vídeo: Per què no s'aconsegueix frenar el dèficit públic tot i recaptar cada cop més impostos? 2024, Maig
Anonim

Amb el threading, la concurrència és aconseguit utilitzant múltiples fils , però a causa del GIL només es pot executar un fil alhora. En multiprocessament , el procés original es bifurca en diversos processos secundaris sense passar pel GIL. Cada procés fill tindrà una còpia de la memòria de tot el programa.

Per tant, és bo el multithreading a Python?

A CPython, a causa del bloqueig global de l'intèrpret, només es pot executar un fil Python codi alhora (tot i que certes biblioteques orientades al rendiment poden superar aquesta limitació). No obstant això, el threading segueix sent un model adequat si voleu executar diverses tasques vinculades a E/S simultàniament.

De la mateixa manera, què s'entén per multithreading a Python? Enfilar en python serveix per córrer múltiples fils (tasques, trucades de funcions) alhora. Tingueu en compte que això no significar que s'executen en diferents CPU. Python Els fils NO faran que el vostre programa sigui més ràpid si ja fa servir el 100% del temps de CPU. En aquest cas, probablement voldreu mirar la programació paral·lela.

També es pot preguntar, què és el multithreading, com ho podem aconseguir?

Multithreading és una característica de Java que permet l'execució simultània de dues o més parts d'un programa per a la màxima utilització de la CPU. Cada part d'aquest programa s'anomena fil. Així, fils són processos lleugers dins d'un procés. Fils llauna es crearà utilitzant dos mecanismes: 1.

Els fils de Python comparteixen memòria?

Un dels avantatges de fils en Python és que ells Compartir el mateix memòria espai i, per tant, intercanviar informació és relativament fàcil. Tanmateix, algunes estructures us poden ajudar a assolir objectius més específics.

Recomanat: