In Python, multi-processing and multi-threading refer to two different approaches for running multiple tasks concurrently.

Multi-processing is a way of parallel processing that allows you to run multiple processes simultaneously. Each process runs in its own separate memory space and can communicate with other processes using inter-process communication (IPC) mechanisms such as pipes or queues. Multi-processing is useful for running tasks in parallel that have little or no dependence on each other, or when you need to run tasks in separate memory spaces for security reasons.

Here's a simple example of multi-processing in Python using the multiprocessing module:

import multiprocessing

def worker(num):
    """A worker function that prints its own process ID and the input number."""
    print(f'Worker {num} running in process {multiprocessing.current_process().pid}')

if __name__ == '__main__':
    jobs = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        jobs.append(p)
        p.start()

Multi-threading, on the other hand, is a way of achieving concurrency by creating multiple threads within a single process. Each thread runs in its own separate memory space, but shares the same memory space with other threads in the same process. Multi-threading is useful for running tasks that have some degree of dependence on each other, or when you need to take advantage of multiple cores in a single processor.

Here's a simple example of multi-threading in Python using the threading module:

import threading
import time

def worker(num):
    """A worker function that prints its own thread ID and the input number."""
    print(f'Worker {num} running in thread {threading.current_thread().ident}')
    time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    threads = []
    for i in range(5):
        t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
        threads.append(t)
        t.start()

In summary, multi-processing and multi-threading are two different approaches for running multiple tasks concurrently in Python. Multi-processing is useful for running tasks in parallel that have little or no dependence on each other, while multi-threading is useful for running tasks that have some degree of dependence on each other.
ใน Python การประมวลผลหลายรายการและมัลติเธรดอ้างอิงถึงสองแนวทางที่แตกต่างกันสำหรับการรันหลายงานพร้อมกัน การประมวลผลหลายรายการเป็นวิธีการประมวลผลแบบขนานที่ช่วยให้คุณสามารถรันหลายกระบวนการพร้อมกันได้ แต่ละกระบวนการทำงานในพื้นที่หน่วยความจำแยกต่างหากและสามารถสื่อสารกับกระบวนการอื่นโดยใช้กลไกการสื่อสารระหว่างกระบวนการ (IPC) เช่น ไปป์หรือคิว การประมวลผลหลายรายการมีประโยชน์สำหรับการรันงานแบบขนานที่มีการพึ่งพาซึ่งกันและกันเพียงเล็กน้อยหรือไม่ต้องพึ่งพากันเลย หรือเมื่อคุณต้องการรันงานในพื้นที่หน่วยความจำแยกกันด้วยเหตุผลด้านความปลอดภัย นี่เป็นตัวอย่างง่ายๆ ของการประมวลผลหลายตัวใน Python โดยใช้โมดูลการประมวลผลหลายตัว: import multiprocessing def worker(num): """A worker function that prints its own process ID and the input number.""" print(f'Worker {num) } กำลังทำงานอยู่ในกระบวนการ {multiprocessing.current_process().pid}') ถ้า __name__ == '__main__': jobs = [] for i in range(5): p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i, )) jobs.append(p) p.start() ในทางกลับกัน มัลติเธรดเป็นวิธีหนึ่งในการบรรลุการทำงานพร้อมกันโดยการสร้างหลายเธรดภายในกระบวนการเดียว แต่ละเธรดทำงานในพื้นที่หน่วยความจำที่แยกจากกัน แต่ใช้พื้นที่หน่วยความจำเดียวกันกับเธรดอื่นในกระบวนการเดียวกัน มัลติเธรดมีประโยชน์สำหรับการรันงานที่ต้องพึ่งพาซึ่งกันและกันในระดับหนึ่ง หรือเมื่อคุณต้องการใช้ประโยชน์จากหลายคอร์ในโปรเซสเซอร์ตัวเดียว นี่คือตัวอย่างง่ายๆ ของมัลติเธรดใน Python โดยใช้โมดูลเธรด: import threading import time def worker(num): """ฟังก์ชันของผู้ปฏิบัติงานที่พิมพ์ ID เธรดของตัวเองและหมายเลขอินพุต""" print(f'Worker {num} ทำงานในเธรด {threading.current_thread().ident}') time.sleep(1) ถ้า __name__ == '__main__': threads = [] for i in range(5): t = threading.Thread(target =worker, args=(i,)) threads.append(t) t.start() โดยสรุปแล้ว การประมวลผลหลายรายการและมัลติเธรดเป็นสองวิธีที่แตกต่างกันสำหรับการรันหลายงานพร้อมกันใน Python การประมวลผลหลายรายการมีประโยชน์สำหรับการรันงานแบบขนานที่มีการพึ่งพากันเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีการพึ่งพาซึ่งกันและกัน ในขณะที่การประมวลผลหลายเธรดมีประโยชน์สำหรับการรันงานที่มีการพึ่งพากันในระดับหนึ่ง
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence