Threading e multiprocessamento em Python para iniciantes

Em Python, lidar com tarefas simultâneas pode melhorar significativamente o desempenho de seus aplicativos, especialmente ao lidar com operações limitadas por E/S ou por CPU. Python fornece dois módulos principais para simultaneidade: threading e multiprocessing. Este artigo apresentará esses módulos e explicará como usá-los para programação simultânea.

Compreendendo o Threading

Threading é uma maneira de executar vários threads (unidades menores de um processo) simultaneamente dentro de um único processo. Isso é útil para tarefas vinculadas a E/S, nas quais você gasta muito tempo esperando por recursos externos (por exemplo, E/S de arquivo, solicitações de rede).

Exemplo básico de encadeamento

Para criar e gerenciar threads em Python, você usa o módulo threading. Aqui está um exemplo simples:

import threading

# Define a function to be run in a thread
def print_numbers():
    for i in range(5):
        print(i)

# Create a thread object
thread = threading.Thread(target=print_numbers)

# Start the thread
thread.start()

# Wait for the thread to complete
thread.join()

print("Thread has finished execution")

Compreendendo o multiprocessamento

O multiprocessamento permite que você execute vários processos simultaneamente, cada um com seu próprio interpretador Python e espaço de memória. Isso é particularmente útil para tarefas limitadas à CPU, nas quais você precisa executar computações em paralelo.

Exemplo básico de multiprocessamento

O módulo multiprocessing é usado para criar e gerenciar processos separados. Aqui está um exemplo simples:

import multiprocessing

# Define a function to be run in a process
def compute_square(number):
    print(f"The square of {number} is {number * number}")

# Create a process object
process = multiprocessing.Process(target=compute_square, args=(5,))

# Start the process
process.start()

# Wait for the process to complete
process.join()

print("Process has finished execution")

Comparando Threading e Multiprocessamento

• Threading: Melhor para tarefas limitadas por E/S. Threads compartilham o mesmo espaço de memória e podem ser mais eficientes para operações que envolvem espera.
• Multiprocessamento: Melhor para tarefas limitadas à CPU. Os processos são executados em espaços de memória separados e podem utilizar totalmente vários núcleos de CPU para tarefas com computação pesada.

Casos de uso comuns

• Threading: Adequado para tarefas como web scraping, operações de E/S de arquivos ou qualquer tarefa que envolva espera por recursos externos.
• Multiprocessamento: Ideal para processamento de dados, cálculos matemáticos ou qualquer tarefa que exija recursos significativos da CPU.

Conclusão

Tanto threading quanto multiprocessing são ferramentas poderosas para melhorar o desempenho e a eficiência de seus aplicativos Python. Ao entender quando e como usar esses módulos, você pode escrever programas mais eficazes e responsivos. Quer você esteja lidando com tarefas vinculadas a E/S ou computações vinculadas a CPU, o Python fornece as ferramentas necessárias para lidar com a simultaneidade de forma eficaz.