როგორ მიიღწევა მრავალძალიანობა პითონში?
როგორ მიიღწევა მრავალძალიანობა პითონში?

ვიდეო: როგორ მიიღწევა მრავალძალიანობა პითონში?

ვიდეო: როგორ მიიღწევა მრავალძალიანობა პითონში?
ვიდეო: Multiprocessing in Python 2024, დეკემბერი
Anonim

ძაფით, თანხვედრა არის მიღწეული გამოყენებით მრავალჯერადი ძაფები , მაგრამ GIL-ის გამო მხოლოდ ერთი თემა შეიძლება გაშვებული იყოს ერთდროულად. In მრავალპროცესირება , თავდაპირველი პროცესი არის ჩანგალი პროცესი მრავალ შვილობილ პროცესებში GIL-ის გვერდის ავლით. თითოეულ ბავშვურ პროცესს ექნება მთელი პროგრამის მეხსიერების ასლი.

აქედან გამომდინარე, არის თუ არა მრავალძალიანი პითონში კარგი?

CPython-ში, გლობალური თარჯიმნის ჩაკეტვის გამო, მხოლოდ ერთი ძაფი შეიძლება შესრულდეს პითონი კოდი ერთდროულად (მიუხედავად იმისა, რომ ზოგიერთმა შესრულებაზე ორიენტირებული ბიბლიოთეკამ შეიძლება გადალახოს ეს შეზღუდვა). თუმცა, threading მაინც შესაფერისი მოდელია, თუ გსურთ ერთდროულად შეასრულოთ მრავალი I/O-შეკრული დავალება.

ანალოგიურად, რა იგულისხმება Python-ში მრავალძალიანობაში? ძაფები პითონში გამოიყენება გასაშვებად მრავალჯერადი ძაფები (დავალებები, ფუნქციების ზარები) ამავე დროს. გაითვალისწინეთ, რომ ეს ასე არ არის ნიშნავს რომ ისინი შესრულებულია სხვადასხვა CPU-ზე. პითონი threads არ გააჩქარებს თქვენს პროგრამას, თუ ის უკვე იყენებს 100% CPU დროს. ამ შემთხვევაში, თქვენ ალბათ გსურთ პარალელური პროგრამირების შესწავლა.

შეიძლება ასევე იკითხოს, რა არის მრავალძაფი, როგორ მივაღწიოთ მას?

მრავალძაფიანი არის ჯავის ფუნქცია, რომელიც საშუალებას აძლევს პროგრამის ორი ან მეტი ნაწილის ერთდროულად შესრულებას CPU-ს მაქსიმალური გამოყენებისთვის. ასეთი პროგრამის თითოეულ ნაწილს ძაფი ეწოდება. ასე რომ, ძაფები არიან მსუბუქი პროცესები პროცესში. ძაფები შეუძლია შეიქმნას ორი მექანიზმის გამოყენებით: 1.

იზიარებს თუ არა პითონის ძაფები მეხსიერებას?

ერთ-ერთი უპირატესობა ძაფები in პითონი არის რომ ისინი გაზიარება იგივე მეხსიერება სივრცე და, შესაბამისად, ინფორმაციის გაცვლა შედარებით მარტივია. თუმცა, ზოგიერთი სტრუქტურა დაგეხმარებათ უფრო კონკრეტული მიზნების მიღწევაში.

გირჩევთ: