Эффективное управление многопоточностью и многопроцессность в Bottle Python

Многопоточность и многопроцессность являются мощными инструментами для повышения производительности веб-приложений. В данной статье мы изучим их применение в контексте Bottle Python и рассмотрим, как использовать эти концепции для оптимизации работы вашего приложения.

Многопоточность – это способность приложения выполнять несколько потоков исполнения параллельно, что особенно важно для асинхронных задач и ожидания ответов от внешних систем.

import threading

def worker():
    """Функция, которую выполняет поток."""
    print("This is a worker.")

# Создаем и запускаем поток
thread = threading.Thread(target=worker)
thread.start()

Многопроцессность предоставляет возможность создания отдельных процессов, каждый из которых имеет свое собственное пространство памяти. Это особенно полезно для CPU-интенсивных задач.

import multiprocessing

def worker():
    """Функция, которую выполняет процесс."""
    print("This is a worker.")

# Создаем и запускаем процесс
process = multiprocessing.Process(target=worker)
process.start()

Преимущества:

• Увеличение производительности обработки запросов.
• Эффективное использование многоядерных процессоров.
• Более быстрые асинхронные операции.

Недостатки:

• Сложнее управлять разделяемыми ресурсами.

Несколько внешних ссылок

1. Документация Bottle Python
2. Python threading — многопоточное программирование
3. Python multiprocessing — многопроцессное программирование
4. Understanding the Python GIL (Global Interpreter Lock)
5. Concurrency vs. Parallelism – What is the difference?