Hoe word multithreading in Python bereik?
Hoe word multithreading in Python bereik?

Video: Hoe word multithreading in Python bereik?

Video: Hoe word multithreading in Python bereik?
Video: Threading Tutorial #2 - Implementing Threading in Python 3 (Examples) 2024, November
Anonim

Met threading is sameloop behaal gebruik veelvuldige drade , maar as gevolg van die GIL kan slegs een draad op 'n slag loop. In multiverwerking , is die oorspronklike proses gevurk proses in veelvuldige kind prosesse omseil die GIL. Elke kinderproses sal 'n kopie van die hele program se geheue hê.

Hiervan, is multithreading goed in Python?

In CPython, as gevolg van die Global Interpreter Lock, kan slegs een draad uitgevoer word Python kode gelyktydig (alhoewel sekere prestasie-georiënteerde biblioteke hierdie beperking kan oorkom). Things is egter steeds 'n gepaste model as jy verskeie I/O-gebonde take gelyktydig wil uitvoer.

Net so, wat word bedoel met multithreading in Python? Ryg in luislang word gebruik om te hardloop veelvuldige drade (take, funksie oproepe) terselfdertyd. Let daarop dat dit nie die geval is nie beteken dat hulle op verskillende SVE's uitgevoer word. Python drade sal NIE jou program vinniger maak as dit reeds 100% SVE-tyd gebruik nie. In daardie geval wil jy waarskynlik na parallelle programmering kyk.

Mens kan ook vra, wat is multithreading hoe kan ons dit bereik?

Multithreading is 'n Java-funksie wat gelyktydige uitvoering van twee of meer dele van 'n program toelaat vir maksimum benutting van SVE. Elke deel van so 'n program word 'n draad genoem. So, drade is liggewig prosesse binne 'n proses. Drade kan geskep word deur twee meganismes te gebruik: 1.

Deel Python-drade geheue?

Een van die voordele van drade in Python is dat hulle deel dieselfde geheue ruimte, en dus is die uitruil van inligting relatief maklik. Sommige strukture kan jou egter help om meer spesifieke doelwitte te bereik.

Aanbeveel: