Розкодуй свою кар’єру: знижка 20% на курси у форматі менторингу від FoxmindEd весь грудень 🎄
Дізнатися більше
16.10.2023
9 хвилин читання

Що таке потоки та процеси в Python

Ви коли-небудь замислювалися, яким чином програмісти досягають неймовірної ефективності та швидкості у своїх проєктах? Один із секретів криється ось у чому – потоки Python. Це потужний інструмент, що дає змогу розпаралелювати виконання завдань і прискорювати роботу програм. У цій статті ми розберемося, що це таке, дослідимо їхні можливості, дізнаємося про переваги та недоліки, а також розглянемо практичні приклади їхнього використання.

Що таке потоки 

Уявіть, що ваш мозок – це процесор комп’ютера, а ваша робота – це завдання, які потрібно виконати. Коли ви виконуєте завдання послідовно, як по черзі, це схоже на роботу з одним потоком. Але що, якби ви могли розділити ці завдання на кілька “підпотоків” і працювати над ними одночасно? Ось де потоки в Python стають нашими найкращими друзями!

Це такі маленькі “робочі” одиниці, які виконуються паралельно всередині одного процесу. Вони дають нам змогу розбити нашу програму на невеликі шматочки, які можуть виконуватися одночасно, і поліпшити продуктивність нашого коду. Круто, правда?

🚀 Курс від Foxminded Python Start: Вчи Python і Пиши Код!🚀

🌐 Python – одна з найпопулярніших мов програмування у світі. Наш курс призначений для тих, хто хоче її освоїти та почати на цьому заробляти.🌐

👆👆👆

Переваги потоків у Python також вельми вражаючі. По-перше, вони легковагі. Це означає, що вони займають менше ресурсів комп’ютера і працюють швидше. По-друге, вони можуть обмінюватися даними між собою, що дуже зручно, коли кілька потоків працюють з одними та тими ж даними. Але, як завжди, є і свої недоліки. Один із них — це проблеми із синхронізацією. Коли кілька потоків намагаються змінити одну й ту саму змінну одночасно, може статися “перегони” (не буквально) і дані можуть бути зіпсовані. Це як ситуація, коли дві людини намагаються переписувати одну й ту саму сторінку в блокноті одночасно. Можете уявити, що вийде?

Ще одна штука — вони можуть бути непередбачуваними (інколи можуть працювати цілком гармонійно, а інколи — робити непередбачувані та несподівані речі). Це може ускладнити налагодження та налаштування програми, бо ми не завжди можемо контролювати, як саме потоки поводитимуться. Але незважаючи на недоліки, потоки все одно є потужним інструментом для створення ефективних і паралельних програм у Python.

Що таке процеси 

У Python процес являє собою незалежну одиницю виконання, яка має свою власну область пам’яті і виконує код незалежно від інших процесів. Кожен процес виконується в окремій операційній системній сутності та має свої ресурси, такі як файли, мережеві з’єднання та пам’ять.

Переваги процесів:

  • ізоляція даних. Кожен процес має свою власну область пам’яті та ресурси, що забезпечує ізоляцію даних. Це означає, що зміни, внесені в одному процесі, не зачіпають інші процеси, а це — що підвищує надійність і безпеку програми.
  • надійність. Якщо один процес завершується з помилкою або падає, це не впливає на роботу інших процесів. Кожен процес працює у своєму власному просторі і може бути керований і контрольований незалежно від інших.
  • масштабованість. Завдяки використанню окремих процесів, ми можемо масштабувати програми шляхом створення додаткових процесів для обробки більшого обсягу роботи. Це дає змогу ефективно використовувати ресурси системи та підвищує продуктивність.

Але, як зазвичай, є і недоліки:

  • використання ресурсів. Кожен процес вимагає власну ділянку пам’яті та ресурси комп’ютера, а це що може призвести до збільшення використання ресурсів системи та зниження продуктивності. Створення та знищення процесів також потребують часу та ресурсів;
  • комунікація між процесами. Обмін даними між процесами може бути складним і вимагати спеціальних механізмів. Це пов’язано з необхідністю синхронізації та забезпечення безпечного доступу до спільних даних між процесами.

Як бачимо, процеси в Python надають нам можливість створювати незалежні “лінії” виконання програми, які працюють паралельно і мають безліч переваг. Але необхідно пам’ятати про недоліки і з розумом використовувати процеси, щоб досягти максимальної ефективності програми.

Потоки проти процесів у Python

Тепер давайте порівняємо потоки та процеси python. Потоки, як правило, ефективніші, ніж процеси, коли йдеться про виконання завдань, які можуть виконуватися паралельно і мають спільні ресурси. Вони невагомі та забезпечують швидкий доступ до спільних даних. Отже:

Потоки Процеси 
ВизначенняПотоки являють собою легковагі підзадачі всередині процесу. Вони працюють паралельно і розділяють спільну пам’ять і ресурси процесу.Процеси є незалежними одиницями виконання, що мають свою власну область пам’яті та ресурси. Кожен процес працює в окремому адресному просторі.
Використання ресурсівПотоки вимагають менше ресурсів, оскільки вони поділяють пам’ять і ресурси з іншими потоками всередині процесу.Процеси вимагають більше ресурсів, оскільки кожен процес має власну область пам’яті та ресурси.
Комунікація та синхронізаціяПотоки можуть обмінюватися даними безпосередньо і спільно використовувати спільні змінні. Синхронізація потоків вимагає спеціальних механізмів для запобігання стану гонки.Комунікація між процесами складніша, потрібно використовувати механізми обміну даними, такі як черги, канали або пам’ять, яка розділяється.
Ізоляція данихПотоки поділяють спільну пам’ять і ресурси, тому зміни в одному потоці можуть торкнутися інших потоків усередині процесу.Процеси мають власну область пам’яті, тому зміни в одному процесі не зачіпають інші.
Управління та контрольУправління та контроль потоків здійснюється в рамках процесу. Завершення процесу призведе до завершення всіх його потоків.Кожен процес можна керувати і контролювати незалежно. Завершення одного процесу не впливає на інші.
ПродуктивністьПотоки мають більш низький час створення і завершення, і більш швидкий обмін даними. Вони підходять для завдань, де потрібна часта взаємодія між потоками і швидкий відгук.Процеси вимагають більше часу на створення і завершення, і повільніше обмінюються даними. Вони підходять для завдань, де потрібна ізоляція даних і надійність.

Коротко кажучи, основна відмінність між потоками та процесами полягає в тому, що потоки працюють усередині процесу, розділяючи загальну пам’ять і ресурси, в той час як процеси є незалежними та мають власну пам’ять і ресурси. Вибір між потоками й процесами залежить від конкретного завдання і вимог до програми.

Приклади використання 

Коли справа доходить до реального застосування потоків і процесів у Python, можливості стають воістину захоплюючими. Давайте розглянемо кілька практичних прикладів, які допоможуть вам краще зрозуміти, як ці інструменти можуть бути корисними в різних сценаріях:

  1. Паралельна обробка даних. Уявіть, що у вас є великий набір даних, який потрібно обробити. Ви можете використовувати потоки або процеси, щоб розділити цю задачу на кілька підзадач, які будуть виконуватися паралельно. Наприклад, ви можете розпаралелити обробку зображень, аудіо- або відеофайлів, прискорюючи процес обробки і скорочуючи загальний час виконання завдання.

📢 Підпишись на наш Ютуб-канал! 💡Корисні відео для програмістів вже чекають на тебе!

🔍 Обери свій курс програмування! 🚀 Шлях до кар’єри програміста починається тут!

  1. Мережеве програмування. Потоки і процеси в Python можуть бути використані для створення багатопотокових або багатопроцесних серверів, які можуть обробляти одночасні запити від декількох клієнтів. Це особливо корисно у веб-розробці, де сервер повинен бути здатний ефективно обслуговувати безліч запитів одночасно.
  1. Обчислювально-інтенсивні задачі. Якщо у вас є задачі, які потребують інтенсивних обчислень, ви можете використати багатопотоковість або багатопроцесорність, щоб прискорити виконання цих задач. Це може бути, наприклад, наукові обчислення, обробка великих обсягів даних, розрахунки математичних моделей та інші.
  1. Графічний інтерфейс. Потоки часто використовуються для створення чуйних графічних інтерфейсів. Ви можете використовувати окремий потік для опрацювання користувацького введення та оновлення графічного інтерфейсу, що запобіжить його “заморожуванню” під час виконання тривалих операцій.
  1. Асинхронне програмування. У Python є потужний інструментарій для асинхронного програмування з використанням потоків або процесів. Це дає змогу ефективно обробляти безліч неблокувальних операцій, таких як мережеві запити, файлові операції, бази даних та інші.
Потоки против процессов в Python

Звісно, це лише деякі приклади, реальні можливості залежать від специфіки вашого проєкту та вимог до його виконання. Однак, потоки та процеси надають вам гнучкість і можливість ефективного управління виконанням завдань у вашій програмі.

Висновок

У цій статті ми розглянули потоки та процеси в Python та їхні переваги й недоліки. Потоки забезпечують легковажну паралельність усередині одного процесу, тоді як процеси забезпечують ізоляцію і незалежність. Вибір між потоками та процесами залежить від конкретного завдання і вимог проєкту.

Тепер, коли ви зрозуміли різницю між потоками й процесами, можете почати застосовувати ці концепції у своїх проєктах. Не соромтеся ставити запитання в коментарях, якщо у вас виникли будь-які сумніви. Удачі у вашому програмуванні!

FAQ
Що таке багатопоточність у програмуванні?

Багатопоточність - це спосіб виконання кількох потоків у межах одного процесу, даючи змогу програмі виконувати кілька завдань одночасно.

Як створити потік у Python?

У Python для створення потоків використовується модуль threading. Ви можете створити потік, передавши функцію в клас Thread.

У чому різниця між багатопоточністю та багатопроцесорністю?

Багатопоточність працює в межах одного процесу, використовуючи спільну пам'ять, тоді як багатопроцесорність використовує кілька незалежних процесів, кожен зі своїм адресним простором.

Що таке GIL (Global Interpreter Lock) у Python?

GIL - це м'ютекс, який запобігає одночасному виконанню кількох нативних потоків в інтерпретаторі Python, що робить однопотокові програми швидшими, але обмежує можливості багатопоточності.

Які проблеми можуть виникнути під час роботи з багатопоточністю?

Деякі типові проблеми охоплюють стан перегонів, взаємні блокування і проблеми синхронізації даних.

Як можна синхронізувати потоки в Python?

У Python надаються різні інструменти для синхронізації потоків, такі як м'ютекси, семафори та умовні змінні з модуля threading.

🌟 Розкажіть про свій досвід роботи з потоками в Python! Якщо є питання – ставте!

Додати коментар

Ваш імейл не буде опубліковано. Обов'язкові поля відзначені *

Зберегти моє ім'я, імейл та адресу сайту у цьому браузері для майбутніх коментарів