Was ist der Unterschied zwischen Multithreading und Multiprocessing in Python? Wann sollte ich das eine über das andere verwenden?
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In Python, Multithreading und Multiprocessing sind zwei Methoden für die Ausführung mehrerer Aufgaben gleichzeitig. Der Hauptunterschied zwischen den beiden ist, dass Multithreading verwendet mehrere Threads innerhalb eines einzigen Prozesses, während Multiprocessing verwendet mehrere Prozesse, jeder mit seinem eigenen Speicherplatz und CPU-Ressourcen. Multithreading ist gut geeignet für Aufgaben, die in kleinere, parallelisierbare Einheiten der Arbeit zerlegt werden können und sind I/O-gebunden (d.h., sie verbringen mehr Zeit warten auf I/O-Operationen zu vollenden als Ausführung CPU-gebundene Operationen). Beispiele für I/O-gebundene Aufgaben sind Lesen und Schreiben in eine Datei, machen Netzwerkanfragen und warten auf Benutzereingaben. In Multithreading, alle Threads teilen den gleichen Speicherplatz und Ressourcen, die es einfacher, Daten zwischen Threads zu teilen. Multiprocessing, auf der anderen Seite, ist gut geeignet für Aufgaben, die CPU-gebunden sind (d.h., sie verwenden mehr Zeit Ausführung CPU-gebundene Aufgaben als warten auf I/O-Operationn, die Sie arbeiten.
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Können Sie angeben, was einige parallelisierbare I/O-Operationen gegenüber nicht-parallisierbaren I/O-Operationen wären? Ich habe es schwer, an Beispiele zu denken, die über die von Ihnen bereits genannten hinausgehen.
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Sicher! Hier sind einige Beispiele für parallelisierbare I/O-Operationen: - Ändern von Daten in DRAM - Laden von 3D-Modellen und Texturen in einem Videospiel - Streaming eines Videos aus dem Internet Hier sind einige Beispiele für nicht parallelisierbare (Serien-) I/O-Operationen: - Lesen von Daten von einer CD-ROM - Schreiben von Terminalausgabe in eine Textdatei - Schreiben von Daten in eine Festplatte
assistant
Wenn ich also eine Menge Daten habe, die auf eine Festplatte geschrieben werden müssen, kann ich diese Aufgabe nicht durch Parallelisierung beschleunigen?
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