Multitraitement et multithreading en Python

Introduction

Python propose deux modèles principaux pour la programmation concurrente : multiprocessing et multithreading*. Les deux approches permettent d’exécuter plusieurs tâches simultanément, mais elles fonctionnent de manière très différente et sont adaptées à différents types de charges de travail. Dans ce tutoriel, nous comparons ces deux modèles, discutons de leurs avantages et de leurs limites, et fournissons des conseils sur le moment d’utiliser chacun d’entre eux, en particulier dans le contexte des tâches liées au processeur par rapport aux tâches liées aux E/S.

Définitions

Multiprocessus

• Concept:
  Le multiprocessus implique l’exécution de plusieurs processus, chacun disposant de son propre interpréteur Python et de son propre espace mémoire. Cela permet un véritable parallélisme sur les systèmes multicœurs.

• Idéal pour:
  Tâches liées à l’unité centrale, pour lesquelles les calculs lourds peuvent être répartis entre plusieurs processus.

• Module clé:
  Module Python multiprocessing.

Multithreading

• Concept:
  Le multithreading utilise plusieurs threads au sein d’un même processus. Les threads partagent le même espace mémoire, ce qui facilite la communication mais introduit également des défis tels que les conditions de course.

• Idéal pour:
  les tâches liées aux E/S (par exemple, les opérations réseau, les E/S de fichiers) pour lesquelles le programme passe une grande partie de son temps à attendre des événements externes.

• Considérations clés:
  En raison du verrouillage global de l’interprète (GIL) de Python, le multithreading peut ne pas apporter d’amélioration des performances pour les tâches liées à l’unité centrale.

Considérations sur les performances

• Tâches liées à l’unité centrale:
  Le multiprocessing est généralement plus efficace pour les tâches liées au processeur car il permet à plusieurs processus de s’exécuter en parallèle sur différents cœurs du processeur, en contournant la GIL.

• Tâches liées aux E/S:
  Le multithreading peut être bénéfique pour les tâches liées aux E/S car les threads peuvent être changés en attendant que les opérations d’E/S se terminent, ce qui améliore la réactivité globale.

Exemple comparatif

Voici un exemple illustrant un cas d’utilisation simple entre le multiprocessing et le multithreading. (Remarque : par souci de concision, seul le code Python est fourni ici)

Exemple de multiprocessus

import multiprocessing
import time

def compute_square(n):
    time.sleep(1)  # Simuler une tâche liée au processeur
    return n * n

if __name__ == "__main__":
    numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
    with multiprocessing.Pool(processes=3) as pool:
        results = pool.map(compute_square, numbers)
    print("Multiprocessus results:", results)

Exemple de multithreading

import threading
import time

def compute_square(n, results, index):
    time.sleep(1)  # Simuler une tâche liée aux E/S
    results[index] = n * n

if __name__ == "__main__":
    numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
    results = [None] * len(numbers)
    threads = []
    for idx, num in enumerate(numbers):
        thread = threading.Thread(target=compute_square, args=(num, results, idx))
        threads.append(thread)
        thread.start()

    for thread in threads:
        thread.join()

    print("Multithreading results:", results)

Note

Note: Dans l’exemple du multiprocessing, les tâches sont réparties sur des processus distincts pour les travaux intensifs en ressources humaines. En revanche, l’exemple du multithreading est plus adapté aux tâches liées aux E/S, où l’attente (simulée par time.sleep()) permet à d’autres threads de s’exécuter.

Quand utiliser quoi

• Utilisez le multiprocessus lorsque:
  • Vos tâches sont liées à l’unité centrale.
  • Vous avez besoin d’exploiter plusieurs cœurs de processeur pour l’exécution parallèle.
  • Vous pouvez tolérer les frais généraux liés à la création de processus et à la communication inter-processus.
• Utiliser le multithreading quand:
  • Vos tâches sont liées aux E/S.
  • Vous devez effectuer simultanément de nombreuses opérations qui impliquent une attente (par exemple, des appels réseau).
  • Vous avez besoin d’une concurrence légère avec accès à la mémoire partagée.

Conclusion

Le choix entre le multiprocessus et le multithreading dépend de la nature de vos tâches. Pour les opérations liées à l’unité centrale, le multiprocessing peut accélérer de manière significative vos programmes en exploitant plusieurs cœurs. Pour les tâches liées aux E/S, le multithreading offre une solution légère pour améliorer la réactivité. Comprendre les forces et les limites de chaque modèle vous aidera à concevoir des applications Python plus efficaces et plus évolutives.

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