Gleichzeitige Ausführung in Python: Von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Themen

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Saeed Mohajeryami, PhD

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Die gleichzeitige Ausführung ist ein zentraler Aspekt des Hochleistungsrechnens und wird immer wichtiger, da die Anforderungen an die Rechenressourcen weiter steigen. Python bietet mit seiner umfangreichen Standardbibliothek und seinem lebendigen Ökosystem an Paketen von Drittanbietern eine Fülle von Tools und Techniken für die Implementierung der gleichzeitigen Ausführung.

Hier beginne ich damit, zu definieren, was ich unter gleichzeitiger Ausführung verstehe, und gebe einen Überblick darüber, wie es in Python funktioniert. Ich gehe auch darauf ein, warum die gleichzeitige Ausführung so wichtig ist und wie sie Ihnen dabei helfen kann, schnellere, effizientere und skalierbarere Anwendungen zu erstellen.

Was genau ist also gleichzeitige Ausführung? Einfach ausgedrückt bezieht sich die gleichzeitige Ausführung auf die gleichzeitige Ausführung mehrerer Aufgaben, typischerweise über mehrere Kerne oder Prozessoren hinweg . Dies kann auf verschiedene Arten erreicht werden, beispielsweise durch die Verwendung mehrerer Threads, mehrere Prozesseoder asynchrone E/A . Ziel ist es, die parallele Verarbeitungsleistung moderner Hardware zu nutzen, um mehrere Aufgaben gleichzeitig und nicht nacheinander auszuführen.

Python bietet mehrere integrierte Tools und Bibliotheken zur Implementierung der gleichzeitigen Ausführung, einschließlich MultiprocessingModul, das ThreadingModul und das Asyncio Modul. Jedes dieser Tools hat seine eigenen Stärken und Schwächen und die richtige Wahl für einen bestimmten Anwendungsfall hängt von den spezifischen Anforderungen der Anwendung ab.

Warum ist die gleichzeitige Ausführung so wichtig? Da die Anforderungen an Rechenressourcen immer weiter steigen, wird es immer wichtiger, Anwendungen zu entwickeln, die die Parallelverarbeitungsleistung moderner Hardware nutzen können. Die gleichzeitige Ausführung kann Ihnen dabei helfen, indem sie es Ihnen ermöglicht, mehrere Aufgaben gleichzeitig auszuführen und dadurch Leistung, Effizienz und Skalierbarkeit zu verbessern.

In diesem Artikel beschäftige ich mich eingehend mit den verschiedenen Tools und Techniken für die gleichzeitige Ausführung in Python, von den Grundlagen von Multithreading und Multiprocessing bis hin zu fortgeschritteneren Themen wie asynchroner E/A sowie Profilerstellung und Debugging. Unabhängig davon, ob Sie ein erfahrener Python-Entwickler sind oder gerade erst anfangen, hoffe ich, dass Ihnen dieser Artikel die Informationen liefert, die Sie für den Einstieg in die gleichzeitige Ausführung benötigen.