Ako sa v Pythone dosahuje multithreading?
Ako sa v Pythone dosahuje multithreading?

Video: Ako sa v Pythone dosahuje multithreading?

Video: Ako sa v Pythone dosahuje multithreading?
Video: Úvod do Deep Learningu v Pythone [intro do online kurzu] 2024, November
Anonim

Pri závitovaní je súbežnosť dosiahnuté použitím viaceré vlákna , ale kvôli GIL môže byť súčasne spustené iba jedno vlákno. In multiprocessing , pôvodný proces je rozdelený do viacerých podriadených procesov, ktoré obchádzajú GIL. Každý podradený proces bude mať kópiu celej pamäte programu.

Je tu multithreading dobrý v Pythone?

V CPythone je možné vďaka Global Interpreter Lock spustiť iba jedno vlákno Python kódu naraz (aj keď niektoré knižnice orientované na výkon môžu toto obmedzenie prekonať). Vlákno je však stále vhodným modelom, ak chcete súčasne spúšťať viaceré I/O-viazané úlohy.

Podobne, čo znamená multithreading v Pythone? Závitovanie v pythone sa používa na beh viaceré vlákna (úlohy, volania funkcií) súčasne. Všimnite si, že to tak nie je priemerný že sú vykonávané na rôznych CPU. Python vlákna NEZrýchlia váš program, ak už využíva 100 % CPU. V takom prípade sa pravdepodobne budete chcieť pozrieť na paralelné programovanie.

Niekto sa tiež môže opýtať, čo je to multithreading, ako ho môžeme dosiahnuť?

Multithreading je funkcia Java, ktorá umožňuje súčasné vykonávanie dvoch alebo viacerých častí programu pre maximálne využitie CPU. Každá časť takéhoto programu sa nazýva vlákno. Takže vlákna sú ľahké procesy v rámci procesu. Nite môcť byť vytvorený pomocou dvoch mechanizmov: 1.

Zdieľajú vlákna Pythonu pamäť?

Jednou z výhod vlákna v Python je to oni zdieľam rovnaký Pamäť priestor, a teda výmena informácií je pomerne jednoduchá. Niektoré štruktúry vám však môžu pomôcť dosiahnuť konkrétnejšie ciele.

Odporúča: