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Was ist Threading und Multiprocessing in Python?

  • Python

Python ist eine vielseitige Programmiersprache, die für eine Vielzahl von Aufgaben verwendet werden kann, die von der Webentwicklung bis hin zu Data Science und maschinellem Lernen reichen. Einige Programme erfordern jedoch die Fähigkeit, mehrere Aufgaben gleichzeitig oder parallel auszuführen, was mit einem einzigen Ausführungsstrang schwierig zu erreichen ist. Glücklicherweise bietet Python zwei leistungsstarke Techniken für den Umgang mit gleichzeitiger und paralleler Programmierung: Threading und Multiprocessing.

In diesem Artikel werden wir uns mit den Unterschieden zwischen Threading und Multiprocessing befassen, wie sie in Python implementiert werden können und wann man welche Technik einsetzen sollte. Wir werden auch einige der Herausforderungen erörtern, die bei der Arbeit mit mehreren Threads oder Prozessen auftreten, und wie man sie überwinden kann. Am Ende dieses Artikels wirst Du ein solides Verständnis dafür haben, wie Du nebenläufige und parallele Programmierung in Deinen Python-Projekten implementieren kannst.

Was sind Threads in Python?

In Python ist ein Thread ein separater Ausführungsablauf, der gleichzeitig mit anderen Threads im selben Programm ausgeführt wird. Threads ermöglichen die gleichzeitige Ausführung mehrerer Teile eines Programms, wodurch die Gesamtleistung gesteigert werden kann.

Das Threading-Modul wird zum Erstellen und Verwalten von Threads verwendet. Dieses Modul bietet eine einfache Möglichkeit, Threads zu erstellen und zu verwalten, die im selben Prozess ausgeführt werden und sich denselben Speicherplatz teilen. Jedem Thread wird eine andere Aufgabe oder Funktion zugewiesen, die gleichzeitig mit anderen Threads ausgeführt werden kann.

Python-Threads sind leichtgewichtig und effizient, aber sie haben einige Einschränkungen. Da Threads im selben Speicherbereich ausgeführt werden, kann es zu Problemen mit der Datenkonsistenz und zu Wettlaufbedingungen kommen, was zu unerwarteten Ergebnissen und Fehlern führen kann. Daher ist es wichtig, den Zugriff auf gemeinsam genutzte Daten in Programmen mit Threads ordnungsgemäß zu verwalten und zu synchronisieren.

Was ist Multiprocessing in Python?

In Python ist Multiprocessing eine Möglichkeit, mehrere Aufgaben gleichzeitig auszuführen, indem mehrere Prozesse erstellt werden. Ein Prozess ist eine Instanz eines Programms, die über einen eigenen Speicherbereich verfügt und unabhängig ausgeführt werden kann. Multiprocessing wird typischerweise verwendet, wenn die auszuführenden Aufgaben CPU-gebunden sind, d.h. sie erfordern viel Rechenleistung.

Das Multiprocessing-Modul bietet eine Möglichkeit, Prozesse zu erstellen und zu verwalten. Es erlaubt Dir, neue Prozesse zu erstellen, sie zu starten und zwischen ihnen zu kommunizieren. Das Modul bietet mehrere Klassen, Funktionen und Objekte, die die Arbeit mit mehreren Prozessen erleichtern.

Einer der Hauptvorteile von Multiprocessing besteht darin, dass es die volle Nutzung mehrerer CPU-Kerne ermöglicht. Dies kann zu erheblichen Leistungsverbesserungen bei bestimmten Aufgabentypen führen.

Allerdings ist Multiprocessing mit einem gewissen Overhead verbunden. Jeder Prozess hat seinen eigenen Speicherplatz, so dass Du bei der Datenübergabe zwischen Prozessen vorsichtig sein musst, um unnötiges Kopieren von Daten zu vermeiden. Außerdem kann das Starten und Verwalten mehrerer Prozesse Ihren Code etwas komplexer machen.

Was sind die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen Threads und Processes?

Threads und Prozesse sind zwei Ansätze zur Parallelisierung in Python, die jeweils ihre eigenen Vor- und Nachteile haben.

Einer der Hauptunterschiede zwischen Threads und Prozessen besteht darin, dass Threads denselben Speicherbereich nutzen, während Prozesse ihren eigenen Speicherbereich haben. Das bedeutet, dass Threads leichter miteinander kommunizieren können, da sie auf dieselben Variablen und Datenstrukturen zugreifen können. Das bedeutet aber auch, dass man darauf achten muss, Race Conditions und andere Probleme mit der Thread-Sicherheit zu vermeiden.

Andererseits sind Prozesse im Allgemeinen stärker voneinander isoliert, was sie robuster und weniger fehleranfällig machen kann. Jeder Prozess hat seine eigene Kopie des Python-Interpreters und aller zugehörigen Ressourcen, was bedeutet, dass ein Problem in einem Prozess weniger wahrscheinlich die anderen beeinträchtigt. Dies bedeutet jedoch auch, dass die Kommunikation zwischen den Prozessen schwieriger sein kann, da Daten explizit zwischen den Prozessen mit Hilfe von Mechanismen wie Pipes oder gemeinsamem Speicher weitergegeben werden müssen.

In Bezug auf die Leistung können Threads leichtgewichtiger und effizienter sein als Prozesse, da sie nicht den Overhead erfordern, einen neuen Prozess zu erstellen und alle zugehörigen Ressourcen zu kopieren. Dieser Vorteil kann jedoch durch die höhere Komplexität der Verwaltung der Thread-Sicherheit wieder aufgehoben werden.

Letztlich hängt die Entscheidung zwischen Threads und Prozessen von den spezifischen Anforderungen Deiner Anwendung ab. Wenn Dein Programm viele kleine, unabhängige Aufgaben parallel ausführen und Daten zwischen ihnen austauschen muss, dann sind Threads möglicherweise die beste Wahl. Wenn Dein Programm hingegen große, rechenintensive Aufgaben ausführen muss, die sich leicht in unabhängige Einheiten aufteilen lassen, sind Prozesse möglicherweise die bessere Wahl.

Wie implementiert man Synchronisation und Kommunikation zwischen Threads und Prozessen?

Synchronisation und Kommunikation sind entscheidende Aspekte beim Umgang mit mehreren Threads oder Prozessen in Python. Ohne angemessene Synchronisierung und Kommunikation können sich Threads oder Prozesse gegenseitig stören, was zu unvorhersehbaren Ergebnissen oder sogar zu Programmabstürzen führen kann.

In Python kann die Synchronisierung zwischen Threads mithilfe von Sperren, Semaphoren und Zustandsvariablen erreicht werden. Eine Sperre ist ein einfaches Synchronisationsprimitiv, das es nur einem Thread erlaubt, die Sperre zu einem Zeitpunkt zu halten. Semaphoren hingegen erlauben einer bestimmten Anzahl von Threads den gleichzeitigen Zugriff auf eine gemeinsame Ressource. Bedingungsvariablen werden verwendet, um Ereignisse zwischen Threads zu signalisieren und darauf zu warten.

Für die Kommunikation zwischen Threads oder Prozessen bietet Python mehrere Mechanismen, wie z. B. Pipes, Warteschlangen und gemeinsamen Speicher. Pipes werden verwendet, um die Kommunikation zwischen zwei Prozessen herzustellen, indem ein unidirektionaler Kanal für die Datenübertragung geschaffen wird. Warteschlangen hingegen werden verwendet, um eine thread-sichere FIFO-Datenstruktur zu erstellen, auf die mehrere Threads oder Prozesse zugreifen können. Mit Shared Memory können sich mehrere Prozesse denselben Speicherplatz teilen, wodurch sie Daten effizienter austauschen können.

Es ist erwähnenswert, dass Synchronisations- und Kommunikationsmechanismen ihren eigenen Overhead mit sich bringen und ihre unnötige Verwendung die Leistung beeinträchtigen kann. Daher ist es wichtig, diese Mechanismen mit Bedacht und nur bei Bedarf einzusetzen und ihre übermäßige Nutzung zu vermeiden.

Beim Multiprocessing können Synchronisierung und Kommunikation aufgrund der inhärenten Natur der Parallelverarbeitung eine größere Herausforderung darstellen. Prozesse teilen sich standardmäßig keinen Speicher, so dass Kommunikations- und Synchronisationsmechanismen explizit verwendet werden müssen, um Daten zwischen Prozessen auszutauschen. Multiprocessing bietet jedoch eine bequeme Möglichkeit, mehrere Kerne zu nutzen, um CPU-intensive Aufgaben zu beschleunigen, was es zu einem wertvollen Werkzeug für viele Datenverarbeitungsanwendungen macht.

Insgesamt sind Synchronisierung und Kommunikation kritische Aspekte von Threading und Multiprocessing in Python, und es ist wichtig, die entsprechenden Mechanismen zu verwenden, um das ordnungsgemäße Funktionieren von Programmen mit mehreren Threads oder Prozessen zu gewährleisten.

Was sind Threads und Prozesspools?

Threads und Prozesspools sind in Python häufig verwendete Techniken zur effizienten Verwaltung gleichzeitiger Aufgaben.

Ein Thread-Pool ist eine Sammlung von vorab erstellten Threads, die zur gleichzeitigen Ausführung von Aufgaben verwendet werden können. Er ermöglicht dem Programmierer die Wiederverwendung einer Reihe vorhandener Threads, anstatt für jede Aufgabe einen neuen Thread zu erstellen, was zu einem Overhead beim Kontextwechsel zwischen den Threads führen kann. Thread-Pools werden häufig für Aufgaben wie E/A-Operationen verwendet, die das Warten auf externe Ressourcen erfordern.

Ein Prozesspool hingegen ist eine Sammlung von vorab erstellten Prozessen, die zur gleichzeitigen Ausführung von Aufgaben verwendet werden können. Im Gegensatz zu Threads laufen Prozesse in ihrem eigenen Speicherbereich und teilen sich den Speicher nicht mit anderen. Dadurch eignen sie sich besser für rechenintensive Aufgaben, da sie die Vorteile mehrerer CPU-Kerne nutzen können.

Sowohl Thread- als auch Prozess-Pools bieten Vorteile wie verbesserte Leistung und Ressourcenverwaltung, erfordern aber auch Synchronisierungs- und Kommunikationstechniken, um Probleme wie Race Conditions oder Deadlocks zu vermeiden.

Wie wählt man zwischen Threads und Prozessen?

Bei der Wahl zwischen Threads und Prozessen in Python gibt es einige Dinge zu beachten. Hier sind einige Faktoren, die zu beachten sind:

  1. CPU-gebundene vs. E/A-gebundene Aufgaben: Wenn Deine Anwendung CPU-gebunden ist, d. h. sie verbringt die meiste Zeit mit der Durchführung von Berechnungen, kann die Verwendung von Prozessen effizienter sein, da jeder Prozess einen eigenen CPU-Kern nutzen kann. Ist Deine Anwendung hingegen E/A-gebunden, d. h. sie verbringt die meiste Zeit damit, auf den Abschluss von E/A-Operationen zu warten (z. B. Netzwerkanfragen oder Lesen/Schreiben auf der Festplatte), dann kann die Verwendung von Threads effizienter sein, da Threads blockiert werden können, während sie auf E/A warten, so dass andere Threads weiter ausgeführt werden können.
  2. Gemeinsam genutzter Speicher vs. isolierter Speicher: Threads teilen sich innerhalb desselben Prozesses den Speicher, was sowohl ein Segen als auch ein Fluch sein kann. Es ermöglicht eine einfache Kommunikation zwischen Threads, kann aber auch zu Wettlaufbedingungen und anderen Synchronisationsproblemen führen. Prozesse hingegen haben ihren eigenen isolierten Speicherbereich, was die Kommunikation zwischen Prozessen erschweren kann, sie aber auch unabhängiger und weniger anfällig für Störungen durch andere Prozesse macht.
  3. Overhead: Die Erstellung und Verwaltung von Threads ist im Allgemeinen schneller und erfordert weniger Overhead als die Erstellung und Verwaltung von Prozessen. Threads können jedoch schwieriger zu debuggen sein, da es zu Wettlaufbedingungen und anderen Synchronisationsproblemen kommen kann.
  4. Plattformbeschränkungen: Auf einigen Plattformen kann die Anzahl der Threads oder Prozesse, die erstellt werden können, begrenzt sein. Es ist daher wichtig, diese Einschränkungen bei der Wahl zwischen Threads und Prozessen zu berücksichtigen.

Wenn Deine Anwendung an E/A gebunden ist und viel Kommunikation zwischen verschiedenen Teilen des Programms erfordert, ist die Verwendung von Threads die beste Wahl. Wenn Deine Anwendung CPU-gebunden ist und viele Berechnungen erfordert, kann die Verwendung von Prozessen effizienter sein. Die Wahl zwischen Threads und Prozessen hängt jedoch letztlich von den spezifischen Anforderungen Deiner Anwendung und den Kompromissen ab, die Du bereit bist einzugehen.

Wie startet man einen Thread in Python?

Das Threading-Modul von Python macht es einfach, Threads in Deine Programmen einzurichten und zu verwenden. Um einen Thread zu erstellen, definierest Du zunächst eine Funktion, die in dem Thread ausgeführt werden soll, und erstellst dann ein Thread-Objekt, wobei Du die Funktion als Ziel übergibst. Hier ist ein Beispiel:

Threading and Multiprocessing

Dadurch wird ein neuer Thread erstellt, der die Funktion my_function ausführt, wenn er gestartet wird. Mit der start-Methode wird der Thread tatsächlich in Gang gesetzt.

Wenn Du Argumente an die Funktion übergeben willst, kannst Du dies mit dem Parameter args tun:

Threading and Multiprocessing

Dadurch wird ein neuer Thread erstellt, der die Funktion my_function mit dem Argument “Alice” ausführt.

Du kannst auch den Parameter kwargs verwenden, um Schlüsselwortargumente zu übergeben:

Threading and Multiprocessing

Dadurch wird ein neuer Thread erstellt, der die Funktion my_function mit den Schlüsselwortargumenten “name”: “Alice” und “Alter”: 25.

Zusätzlich zur Thread-Klasse bietet das Threading-Modul mehrere andere Synchronisationsprimitive wie Sperren, Ereignisse und Semaphoren, die zur Koordinierung der Aktivitäten mehrerer Threads verwendet werden können.

Wie führt man Multiprocessing in Python durch?

Um Multiprocessing in Python zu starten, kannst Du die folgenden Codebeispiele verwenden:

Threading and Multiprocessing

In diesem Beispiel stellt die Funktion process_data die Aufgabe dar, die für jedes Element der data_list ausgeführt werden soll. Das Pool-Objekt wird zur Verwaltung des Prozess-Pools erstellt. Die Aufgaben werden mit der apply_async-Methode an den Pool übermittelt, und die Ergebnisse werden mit der get-Methode für die Ergebnisobjekte abgerufen. Schließlich wird der Pool geschlossen und verbunden, um sicherzustellen, dass alle Aufgaben abgeschlossen sind.

Durch die Ausführung dieses Codes kannst Du das Multiprocessing in Python starten und die Verarbeitung von Daten zur Verbesserung der Effizienz parallelisieren.

Das solltest Du mitnehmen

  • Threading und Multiprocessing sind Techniken, die in Python verwendet werden, um Gleichzeitigkeit und Parallelität zu erreichen.
  • Threads sind leichter und schneller zu erstellen als Prozesse, aber sie teilen sich denselben Speicherplatz, was zu Synchronisations- und Kommunikationsproblemen führen kann.
  • Prozesse hingegen verfügen über einen eigenen Speicherbereich und teilen sich den Speicher nicht mit anderen Prozessen, wodurch sie sicherer in der Anwendung, aber langsamer in der Erstellung sind.
  • Sowohl Threads als auch Prozesse können synchronisiert werden und mit Techniken wie Sperren, Semaphoren und Warteschlangen kommunizieren.
  • Thread- und Prozesspools werden zur effizienten Verwaltung von Threads und Prozessen verwendet, um den Aufwand für deren Erstellung und Vernichtung zu verringern.
  • Die Wahl zwischen Threads und Prozessen hängt von der Art der Aufgabe, den verfügbaren Ressourcen und den Synchronisations- und Kommunikationsanforderungen ab.
  • Die Einrichtung von Threads in Python kann mit dem Threading-Modul erfolgen, das eine High-Level-Schnittstelle für die Erstellung und Verwaltung von Threads bietet.

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