שרשור פייתון ועיבוד ריבוי למתחילים

ב-Python, טיפול במשימות במקביל יכול לשפר משמעותית את הביצועים של היישומים שלך, במיוחד כאשר עוסקים בפעולות הקשורות ל-I/O או ב-CPU. Python מספקת שני מודולים עיקריים עבור מקבילות: threading ו-multiprocessing. מאמר זה יציג בפניכם את המודולים הללו ויסביר כיצד להשתמש בהם עבור תכנות במקביל.

הבנת שרשור

שרשור הוא דרך להפעיל שרשורים מרובים (יחידות קטנות יותר של תהליך) במקביל בתוך תהליך בודד. זה שימושי למשימות הקשורות ל-I/O שבהן אתה מבלה זמן רב בהמתנה למשאבים חיצוניים (למשל, קלט/פלט של קבצים, בקשות רשת).

דוגמה לשרשור בסיסי

כדי ליצור ולנהל שרשורים ב- Python, אתה משתמש במודול threading. הנה דוגמה פשוטה:

import threading

# Define a function to be run in a thread
def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(i)

# Create a thread object
thread = threading.Thread(target=print_numbers)

# Start the thread
thread.start()

# Wait for the thread to complete
thread.join()

print("Thread has finished execution")

הבנת Multiprocessing

ריבוי עיבודים מאפשר לך להריץ מספר תהליכים במקביל, כל אחד עם מתורגמן Python משלו ומרחב זיכרון. זה שימושי במיוחד עבור משימות הקשורות ל-CPU שבהן אתה צריך לבצע חישובים במקביל.

דוגמה בסיסית לריבוי עיבודים

מודול multiprocessing משמש ליצירה וניהול של תהליכים נפרדים. הנה דוגמה פשוטה:

import multiprocessing

# Define a function to be run in a process
def compute_square(number):
    print(f"The square of {number} is {number * number}")

# Create a process object
process = multiprocessing.Process(target=compute_square, args=(5,))

# Start the process
process.start()

# Wait for the process to complete
process.join()

print("Process has finished execution")

השוואה בין השחלה לריבוי עיבודים

• שרשור: הטוב ביותר עבור משימות הקשורות ל-I/O. חוטים חולקים את אותו שטח זיכרון ויכולים להיות יעילים יותר עבור פעולות הכרוכות בהמתנה.
• ריבוי עיבוד : הטוב ביותר עבור משימות הקשורות למעבד. תהליכים פועלים בחללי זיכרון נפרדים ויכולים לנצל באופן מלא מספר ליבות CPU עבור משימות כבדות חישוב.

מקרי שימוש נפוצים

• שרשור: מתאים למשימות כמו גירוד אינטרנט, פעולות קלט/פלט של קבצים, או כל משימות הכרוכות בהמתנה למשאבים חיצוניים.
• Multiprocessing: אידיאלי לעיבוד נתונים, חישובים מתמטיים, או כל משימה הדורשת משאבי CPU משמעותיים.

מַסְקָנָה

גם threading וגם multiprocessing הם כלים רבי עוצמה לשיפור הביצועים והיעילות של יישומי Python שלך. על ידי הבנת מתי וכיצד להשתמש במודולים אלה, אתה יכול לכתוב תוכניות יעילות ומגיבות יותר. בין אם אתם עוסקים במשימות הקשורות ל-I/O או בחישובים הקשורים למעבד, Python מספקת את הכלים הדרושים לכם כדי לטפל במקביל ביעילות.