Subprocesamiento y multiprocesamiento en Python para principiantes

En Python, la gestión de tareas concurrentes puede mejorar significativamente el rendimiento de las aplicaciones, especialmente cuando se trata de operaciones limitadas por E/S o CPU. Python ofrece dos módulos principales para la concurrencia: threading y multiprocessing. En este artículo, se presentan estos módulos y se explica cómo utilizarlos para la programación concurrente.

Comprensión del subprocesamiento

La creación de subprocesos es una forma de ejecutar varios subprocesos (unidades más pequeñas de un proceso) de manera simultánea dentro de un solo proceso. Esto resulta útil para tareas vinculadas a la E/S en las que se pasa mucho tiempo esperando recursos externos (por ejemplo, E/S de archivos, solicitudes de red).

Ejemplo básico de subprocesamiento

Para crear y administrar subprocesos en Python, se utiliza el módulo threading. A continuación, se muestra un ejemplo sencillo:

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")

Comprensión del multiprocesamiento

El multiprocesamiento le permite ejecutar varios procesos simultáneamente, cada uno con su propio intérprete de Python y espacio de memoria. Esto es particularmente útil para tareas limitadas por la CPU donde necesita realizar cálculos en paralelo.

Ejemplo básico de multiprocesamiento

El módulo multiprocessing se utiliza para crear y gestionar procesos independientes. A continuación, se muestra un ejemplo sencillo:

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")

Comparación entre subprocesamiento y multiprocesamiento

• Subprocesos: ideal para tareas vinculadas a E/S. Los subprocesos comparten el mismo espacio de memoria y pueden ser más eficientes para operaciones que implican espera.
• Multiprocesamiento: ideal para tareas que requieren un uso intensivo de la CPU. Los procesos se ejecutan en espacios de memoria separados y pueden utilizar por completo varios núcleos de CPU para tareas que requieren un uso intensivo de los recursos informáticos.

Casos de uso común

• Threading: adecuado para tareas como raspado web, operaciones de E/S de archivos o cualquier tarea que implique esperar recursos externos.
• Multiprocesamiento: Ideal para procesamiento de datos, cálculos matemáticos o cualquier tarea que requiera importantes recursos de CPU.

Conclusión

Tanto threading como multiprocessing son herramientas potentes para mejorar el rendimiento y la eficiencia de sus aplicaciones Python. Si comprende cuándo y cómo utilizar estos módulos, podrá escribir programas más efectivos y con mayor capacidad de respuesta. Ya sea que esté lidiando con tareas limitadas por E/S o cálculos limitados por CPU, Python le brinda las herramientas que necesita para manejar la concurrencia de manera efectiva.