In Python, multithreading and multiprocessing are two methods for executing multiple tasks simultaneously. The main difference between the two is that multithreading uses multiple threads within a single process, while multiprocessing uses multiple processes, each with its own memory space and CPU resources.

Multithreading is well-suited for tasks that can be broken down into smaller, parallelizable units of work and are I/O-bound (i.e., they spend more time waiting for I/O operations to complete than executing CPU-bound operations). Examples of I/O-bound tasks include reading and writing to a file, making network requests, and waiting for user input. In multithreading, all threads share the same memory space and resources, which makes it easier to share data between threads.

Multiprocessing, on the other hand, is well-suited for tasks that are CPU-bound (i.e., they spend more time executing CPU-bound operations than waiting for I/O operations to complete). Examples of CPU-bound tasks include complex computations, data processing, and image rendering. In multiprocessing, each process has its own memory space and resources, which makes it more difficult to share data between processes, but also provides greater control over resource allocation and the ability to take advantage of multiple CPU cores.

In summary, you should use multithreading when you have I/O-bound tasks that can be broken down into smaller, parallelizable units of work, and you should use multiprocessing when you have CPU-bound tasks that require significant computational resources.
ใน Python มัลติเธรดและมัลติโพรเซสซิงเป็นสองวิธีในการดำเนินการหลาย ๆ งานพร้อมกัน ข้อแตกต่างหลักระหว่างทั้งสองคือ มัลติเธรดใช้หลายเธรดภายในกระบวนการเดียว ในขณะที่การประมวลผลหลายตัวใช้หลายกระบวนการ โดยแต่ละเธรดมีพื้นที่หน่วยความจำและทรัพยากร CPU ของตัวเอง มัลติเธรดเหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานที่สามารถแบ่งออกเป็นหน่วยงานที่มีขนาดเล็กลงและขนานได้และมีขอบเขตของ I/O (กล่าวคือ งานเหล่านี้ใช้เวลาในการรอให้การดำเนินการ I/O ให้เสร็จสิ้นมากกว่าการดำเนินการการดำเนินการที่ผูกกับ CPU) ตัวอย่างของงาน I/O-bound ได้แก่ การอ่านและเขียนไฟล์ การร้องขอเครือข่าย และการรออินพุตจากผู้ใช้ ในมัลติเธรด เธรดทั้งหมดจะแชร์พื้นที่หน่วยความจำและทรัพยากรเดียวกัน ซึ่งทำให้ง่ายต่อการแชร์ข้อมูลระหว่างเธรด ในทางกลับกัน การประมวลผลหลายตัวเหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับ CPU (กล่าวคือ ใช้เวลาในการดำเนินการกับ CPU มากกว่าการรอให้การดำเนินการ I/O เสร็จสิ้น) ตัวอย่างของงานที่เกี่ยวข้องกับ CPU ได้แก่ การคำนวณที่ซับซ้อน การประมวลผลข้อมูล และการแสดงภาพ ในการประมวลผลหลายตัว แต่ละกระบวนการมีพื้นที่หน่วยความจำและทรัพยากรของตัวเอง ซึ่งทำให้การแบ่งปันข้อมูลระหว่างกระบวนการทำได้ยากขึ้น แต่ยังให้การควบคุมการจัดสรรทรัพยากรที่ดีขึ้นและความสามารถในการใช้ประโยชน์จากคอร์ CPU หลายคอร์ โดยสรุป คุณควรใช้มัลติเธรดเมื่อคุณมีงานที่ผูกกับ I/O ซึ่งสามารถแบ่งออกเป็นหน่วยงานที่เล็กลงและขนานกันได้ และคุณควรใช้การประมวลผลหลายตัวเมื่อคุณมีงานที่ผูกกับ CPU ซึ่งต้องใช้ทรัพยากรการคำนวณจำนวนมาก
spam lang_mismatch quality