Diferencia entre multiprocesamiento y subprocesamiento en Python

Vaibhav Vaibhav 22 enero 2022
  1. Multiprocesamiento de Python
  2. Hilos de Python
  3. Multiprocesamiento VS Threading en Python
Diferencia entre multiprocesamiento y subprocesamiento en Python

El multiprocesamiento y el subprocesamiento son dos de los conceptos más importantes que todo entusiasta de las ciencias de la computación debe conocer. Estas dos son técnicas esenciales que tienen el mismo objetivo de ejecutar varios programas o algún fragmento de código al mismo tiempo. Aunque su objetivo final es el mismo, son muy diferentes entre sí. En este artículo, aprenderemos sobre ambos y en qué se diferencian entre sí.

Multiprocesamiento de Python

El multiprocesamiento es la técnica de utilizar más de una CPU o procesador a la vez para ejecutar múltiples procesos. Esta técnica se usa ampliamente para acelerar algunas tareas computacionales utilizando la disponibilidad de múltiples procesadores. Tenga en cuenta que si la computadora no tiene procesadores adicionales, el multiprocesamiento no funcionará sin importar qué código escribamos porque es un requisito previo.

En aplicaciones del mundo real, el multiprocesamiento se usa ampliamente para hacer las cosas más rápido. Esta técnica promueve el uso de todo el potencial de un sistema informático y reduce los costos si alguien está utilizando un sistema informático alquilado o un servicio basado en la nube.

El multiprocesamiento utiliza procesos. Un proceso es un programa aislado e independiente que se encuentra en ejecución. Un proceso tiene su propio espacio de memoria, código, datos, archivos y pila separados. Generalmente, los procesos son pesados ​​y requieren más recursos, en comparación con los subprocesos. Con los procesos, la comunicación entre procesos es lenta porque los procesos tienen diferentes direcciones y espacios de memoria.

Hilos de Python

Como sugiere el nombre, el subproceso utiliza subprocesos. Los subprocesos son segmentos de procesos que comparten espacio de memoria, código, datos y archivos con el proceso principal o el proceso que los creó. En comparación con los procesos, los subprocesos son livianos, más fáciles de crear y requieren menos recursos. La comunicación entre procesos es rápida con los subprocesos porque comparten espacio de memoria con su proceso principal.

El subproceso es la técnica de ejecutar varios subprocesos al mismo tiempo. Al igual que el multiprocesamiento, el subproceso también tiene como objetivo ejecutar operaciones más rápido utilizando todo el potencial de los sistemas informáticos. Dado que los subprocesos pertenecen a un solo proceso, todas las operaciones se realizan dentro de un solo proceso, a diferencia del multiprocesamiento, donde se crean múltiples procesos para realizar el trabajo.

Aunque el subproceso múltiple es rápido y sólido, requiere una atención especial porque los programas pueden encontrarse con puntos muertos y condiciones de carrera. Por lo tanto, debería haber una forma estructurada de utilizar los subprocesos y los recursos asociados.

Multiprocesamiento VS Threading en Python

Multiprocesamiento Enhebrar
Utiliza procesos. Utiliza hilos.
Huella de memoria grande y pesada. Huella de memoria ligera y baja.
Los procesos tienen su propio espacio de memoria independiente. Los subprocesos tienen un espacio de memoria compartido con el proceso principal.
La comunicación entre procesos es un poco difícil debido a las diferentes direcciones y espacios de memoria. La comunicación entre procesos es fácil gracias a los espacios de memoria compartidos.
La creación de nuevos procesos es más lenta. Crear nuevos hilos es más rápido.
En Python, el multiprocesamiento se puede utilizar para implementar un verdadero paralelismo. Utiliza múltiples CPU y procesadores detrás de escena. En Python, el subproceso no funciona debido a GIL o Global Interpreter Lock. GIL es parte del intérprete predeterminado de Python cPython.
En Python, el multiprocesamiento prácticamente se puede implementar utilizando el módulo multiprocessing. En Python, el multiprocesamiento se puede implementar prácticamente utilizando el módulo threading.
Requiere más recursos del sistema para ejecutarse. Requiere menos recursos del sistema para funcionar.
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Vaibhav is an artificial intelligence and cloud computing stan. He likes to build end-to-end full-stack web and mobile applications. Besides computer science and technology, he loves playing cricket and badminton, going on bike rides, and doodling.

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