В чем отличие асинхронности, threading'га и мультипроцессинга?

Этот вопрос проверяет понимание основных методов параллельного и конкурентного выполнения задач в Python, а также различие между асинхронностью, потоками и процессами.

Короткий ответ

Асинхронность, многозадачность с потоками (threading) и многозадачность с процессами (multiprocessing) — это разные подходы к выполнению нескольких задач. Асинхронность используется для работы с долгими операциями без блокировки, потоки позволяют выполнять задачи параллельно в одном процессе, а процессы выполняются в отдельных адресных пространствах.

Длинный ответ

Каждый из этих методов решает проблему выполнения нескольких операций одновременно, но подходит для разных типов задач:

- Асинхронность: Позволяет эффективно обрабатывать задачи ввода-вывода (например, сетевые запросы), не блокируя выполнение программы. Использует один поток, но позволяет запускать несколько операций, не ожидая завершения каждой. Применяется с помощью asyncio в Python.

- Threading (потоки): В одном процессе запускаются несколько потоков, которые выполняются параллельно. Однако, из-за глобальной блокировки интерпретатора (GIL), потоки в Python не могут выполнять вычислительно интенсивные задачи параллельно. Подходит для задач, которые требуют асинхронного ввода-вывода.

- Multiprocessing (мультипроцессинг): Каждый процесс работает в своём собственном адресном пространстве, что позволяет выполнять задачи параллельно без влияния GIL. Этот подход подходит для CPU-ограниченных задач, например, вычислений.

 

Пример асинхронности:

import asyncio

async def task():
    print("Start task")
    await asyncio.sleep(1)
    print("End task")

asyncio.run(task())

 

Пример многозадачности с потоками:

import threading

def task():
    print("Start task")

thread = threading.Thread(target=task)
thread.start()
thread.join()

 

Пример многозадачности с процессами:

import multiprocessing

def task():
    print("Start task")

process = multiprocessing.Process(target=task)
process.start()
process.join()

Уровень

  • Рейтинг:

    3

  • Сложность:

    8

Навыки

  • Python

Подпишись на Python Developer в телеграм