Welche Methoden sind in Python implementiert, um Aufgaben parallel oder konkurrierend auszuführen?

In Python werden verschiedene Ansätze und Bibliotheken verwendet, um Aufgaben parallel oder konkurrierend auszuführen:

1. Modul threading — zum Erstellen von Threads. Geeignet für Aufgaben mit vielen Ein- und Ausgaben, aber beschränkt durch den GIL bei CPU-bound Aufgaben.

2. Modul multiprocessing — zum Erstellen von Prozessen. Ermöglicht das Umgehen des GIL und die effiziente Nutzung mehrerer CPU-Kerne.

3. Modul asyncio — für asynchrone Programmierung mit Coroutinen. Gut geeignet für viele Ein- und Ausgaben.

4. Hochrangige Bibliotheken:

   • concurrent.futures.ThreadPoolExecutor und ProcessPoolExecutor — bequeme Schnittstellen zum Ausführen von Aufgaben in Threads oder Prozessen.

Beispiel für die Verwendung von concurrent.futures:

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def aufgabe(n):
    print(f"Aufgabe {n} läuft")

with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    for i in range(5):
        executor.submit(aufgabe, i)

Die Wahl der Methode hängt also vom Aufgabentyp ab: Für CPU-bound — multiprocessing, für I/O-bound — threading oder asyncio.