Unterschied zwischen Multiprocessing und Threading in Python

1. Python-Multiprocessing
2. Python-Threading
3. Multiprocessing VS Threading in Python

Multiprocessing und Threading sind zwei der wichtigsten Konzepte, die jeder Informatik-Enthusiast kennen sollte. Diese beiden sind wesentliche Techniken, die das gleiche Ziel haben, mehrere Programme oder ein Stück Code gleichzeitig auszuführen. Obwohl ihr Endziel das gleiche ist, unterscheiden sie sich sehr voneinander. In diesem Artikel erfahren Sie mehr über beide und wie sie sich voneinander unterscheiden.

Python-Multiprocessing

Multiprocessing ist die Technik, bei der mehr als eine CPU oder ein Prozessor gleichzeitig verwendet werden, um mehrere Prozesse auszuführen. Diese Technik wird häufig verwendet, um einige Rechenaufgaben schnell vorzuspulen, indem die Verfügbarkeit mehrerer Prozessoren genutzt wird. Beachten Sie, dass Multiprocessing nicht funktioniert, egal welchen Code wir schreiben, wenn der Computer keine zusätzlichen Prozessoren hat, da dies eine Voraussetzung ist.

In realen Anwendungen wird Multiprocessing häufig verwendet, um Dinge schneller zu erledigen. Diese Technik fördert die Nutzung des vollen Potenzials eines Computersystems und spart Kosten, wenn jemand ein gemietetes Computersystem oder einen Cloud-basierten Dienst nutzt.

Multiprocessing verwendet Prozesse. Ein Prozess ist ein isoliertes und unabhängiges Programm, das gerade ausgeführt wird. Ein Prozess hat seinen eigenen separaten Speicherplatz, Code, Daten, Dateien und Stack. Im Allgemeinen sind Prozesse schwerfällig und erfordern im Vergleich zu Threads mehr Ressourcen. Bei Prozessen ist die Kommunikation zwischen Prozessen langsam, da Prozesse unterschiedliche Speicheradressen und Speicherbereiche haben.

Python-Threading

Wie der Name schon sagt, verwendet Threading Threads. Threads sind Segmente von Prozessen, die Speicherplatz, Code, Daten und Dateien mit dem übergeordneten Prozess oder dem Prozess, der sie erstellt hat, teilen. Im Vergleich zu Prozessen sind Threads leichtgewichtig, einfacher zu erstellen und erfordern weniger Ressourcen. Die Kommunikation zwischen Prozessen ist mit Threads schnell, da sie sich den Speicherplatz mit ihrem übergeordneten Prozess teilen.

Threading ist die Technik, bei der mehrere Threads gleichzeitig ausgeführt werden. Wie Multiprocessing zielt auch Threading darauf ab, Operationen schneller auszuführen, indem das volle Potenzial von Computersystemen ausgeschöpft wird. Da Threads zu einem einzigen Prozess gehören, werden alle Operationen innerhalb eines einzigen Prozesses ausgeführt, im Gegensatz zu Multiprocessing, bei dem mehrere Prozesse erstellt werden, um die Aufgabe zu erledigen.

Obwohl Multithreading schnell und robust ist, erfordert es besondere Aufmerksamkeit, da Programme in Deadlocks und Racebedingungen geraten können. Daher sollte es einen strukturierten Weg geben, Threads und zugehörige Ressourcen zu verwenden.

Multiprocessing VS Threading in Python