Como o multithreading é alcançado em Python?
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Vídeo: Como o multithreading é alcançado em Python?

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Vídeo: Python Multithreading tutorial for Network Automation : Parallel task execution on multiple devices 2024, Novembro
Anonim

Com threading, a simultaneidade é alcançou usando vários tópicos , mas devido ao GIL, apenas um thread pode estar em execução por vez. No multiprocessamento , o processo original é bifurcado em vários processos filho ignorando o GIL. Cada processo filho terá uma cópia de toda a memória do programa.

Aqui, o multithreading é bom em Python?

No CPython, devido ao Global Interpreter Lock, apenas um thread pode ser executado Pitão código de uma vez (mesmo que certas bibliotecas orientadas para o desempenho possam superar essa limitação). No entanto, o threading ainda é um modelo apropriado se você deseja executar várias tarefas associadas a E / S simultaneamente.

Da mesma forma, o que significa multithreading em Python? Encadeamento em python é usado para correr vários tópicos (tarefas, chamadas de função) ao mesmo tempo. Observe que isso não quer dizer que eles são executados em CPUs diferentes. Pitão threads NÃO tornarão seu programa mais rápido se ele já usar 100% do tempo de CPU. Nesse caso, você provavelmente deseja examinar a programação paralela.

Também se pode perguntar: o que é multithreading, como podemos alcançá-lo?

Multithreading é um recurso Java que permite a execução simultânea de duas ou mais partes de um programa para utilização máxima da CPU. Cada parte desse programa é chamada de thread. Então, tópicos estão processos leves dentro de um processo. Tópicos posso ser criado usando dois mecanismos: 1.

Os threads do Python compartilham memória?

Uma das vantagens de tópicos no Pitão é que eles compartilhado o mesmo memória espaço e, portanto, a troca de informações é relativamente fácil. No entanto, algumas estruturas podem ajudá-lo a atingir objetivos mais específicos.

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