Multiprocessamento vs. multithreading em Python

Introdução

O Python oferece dois modelos principais para programação simultânea: multiprocessing e multithreading. Ambas as abordagens permitem executar várias tarefas simultaneamente, mas funcionam de maneiras muito diferentes e são adequadas para diferentes tipos de cargas de trabalho. Neste tutorial, comparamos esses dois modelos, discutimos suas vantagens e limitações e fornecemos orientações sobre quando usar cada um, particularmente no contexto de tarefas vinculadas à CPU versus tarefas vinculadas à E/S.

Definições

Multiprocessamento

• Conceito:
  O multiprocessamento envolve a execução de vários processos, cada um com seu próprio interpretador Python e espaço de memória. Isso permite o paralelismo verdadeiro em sistemas multicore.

• Ideal para:
  Tarefas vinculadas à CPU, onde cálculos pesados podem ser distribuídos por vários processos.

• Módulo principal:
  Módulo multiprocessing do Python.

Multithreading

• Conceito:
  Multithreading usa várias threads dentro de um único processo. Os threads compartilham o mesmo espaço de memória, o que facilita a comunicação, mas também introduz desafios como condições de corrida.

• Ideal para:
  Tarefas vinculadas a E/S (por exemplo, operações de rede, E/S de arquivos) em que o programa passa grande parte do tempo aguardando eventos externos.

• Considerações importantes:
  Devido ao bloqueio global do interpretador (GIL) do Python, o multithreading pode não produzir melhorias de desempenho para tarefas vinculadas à CPU.

Considerações sobre desempenho

• Tarefas vinculadas à CPU:
  O multiprocessamento é geralmente mais eficaz para tarefas vinculadas à CPU, pois permite que vários processos sejam executados em paralelo em diferentes núcleos da CPU, ignorando o GIL.

• Tarefas vinculadas à E/S:
  O multithreading pode ser benéfico para tarefas vinculadas a E/S, pois os threads podem ser alternados enquanto aguardam a conclusão das operações de E/S, melhorando a capacidade de resposta geral.

Exemplo comparativo

Abaixo está um exemplo ilustrativo comparando um caso de uso simples com multiprocessamento versus multithreading. (Observação: para ser mais breve, apenas o código Python é fornecido aqui.)

Exemplo de multiprocessamento

import multiprocessing
import time

def compute_square(n):
    time.sleep(1)  # Simular uma tarefa limitada pela CPU
    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("Multiprocessamento results:", results)

Exemplo de multithreading

import threading
import time

def compute_square(n, results, index):
    time.sleep(1)  # Simule uma tarefa limitada por 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)

Nota

Observação: No exemplo de multiprocessamento, as tarefas são distribuídas entre processos separados para trabalhos que exigem muito da CPU. Em contrapartida, o exemplo de multithreading é mais adequado para tarefas vinculadas a E/S, nas quais a espera (simulada por time.sleep()) permite que outras threads sejam executadas.

Quando usar cada um

• Use multiprocessamento quando:
  • Suas tarefas são limitadas pela CPU.
  • Você precisa aproveitar vários núcleos de CPU para execução paralela.
  • Você pode tolerar a sobrecarga da criação de processos e da comunicação entre processos.
• Use multithreading quando:
  • Suas tarefas são limitadas pela E/S.
  • Você precisa realizar muitas operações simultaneamente que envolvem espera (por exemplo, chamadas de rede).
  • Você precisa de simultaneidade leve com acesso à memória compartilhada.

Conclusão

A escolha entre multiprocessamento e multithreading depende da natureza de suas tarefas. Para operações vinculadas à CPU, o multiprocessamento pode acelerar significativamente seus programas, aproveitando vários núcleos. Para tarefas vinculadas a E/S, o multithreading oferece uma solução leve para melhorar a capacidade de resposta. Compreender os pontos fortes e as limitações de cada modelo ajudará você a projetar aplicativos Python mais eficientes e escaláveis.

Leitura adicional

• Processamento paralelo em Python: acelere seu código
• Introdução à programação assíncrona com Asyncio do Python
• Depuração e registro eficazes em Python: práticas recomendadas

Boa programação e que seus programas Python sejam executados de forma eficiente e simultânea!

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Nota

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