Nebenläufigkeit in Python- Threads, AsyncIO und Multiprocessing

Nebenläufigkeit in Python: Threads, AsyncIO und Multiprocessing

Ein praxisorientierter Leitfaden zur effizienten Ausführung mehrerer Aufgaben gleichzeitig – synchron, asynchron und parallel

Inhaltsverzeichnis

Kapitel 1: Einführung in Nebenläufigkeit und Parallelität

• Was ist Nebenläufigkeit? Was ist Parallelität?
• Unterschied: Threading, Multiprocessing, AsyncIO
• IO-bound vs. CPU-bound Aufgaben
• Wann lohnt sich welches Modell?

Kapitel 2: Nebenläufigkeit mit threading

• Das threading-Modul verstehen
• Threads erstellen und starten
• .join(), Lock, RLock, Semaphore
• Mini-Projekt: Gleichzeitiger Zugriff auf eine Ressource

Kapitel 3: Gefahren und Herausforderungen mit Threads

• Race Conditions und Deadlocks
• Der Global Interpreter Lock (GIL)
• Thread-sicherer Code mit Locks
• Mini-Projekt: Sicherer Thread-Zähler

Kapitel 4: Aufgaben parallelisieren mit multiprocessing

• Warum multiprocessing für CPU-intensive Aufgaben?
• Prozesse starten, Daten übergeben
• Queue, Pipe, Pool
• Mini-Projekt: Parallele Primzahlsuche

Kapitel 5: Prozesse koordinieren und synchronisieren

• Gemeinsame Ressourcen (Shared Memory)
• Unterschiede zu threading
• Fehlerbehandlung in Kindprozessen
• Mini-Projekt: Bildkonvertierung in mehreren Prozessen

Kapitel 6: Asynchrone Programmierung mit asyncio

• Coroutines mit async def und await
• Event Loop und Task Scheduling
• asyncio.sleep, gather, create_task
• Mini-Projekt: Mehrere Webanfragen gleichzeitig abarbeiten

Kapitel 7: Kombinieren von asyncio mit IO-bound Aufgaben

• Arbeiten mit aiohttp, aiomysql, aiosqlite
• Async-Datenbank- und Netzwerkzugriffe
• Mini-Projekt: Asynchroner Web-Scraper

Kapitel 8: Nebenläufigkeit strukturieren mit concurrent.futures

• ThreadPoolExecutor vs. ProcessPoolExecutor
• submit(), map(), as_completed()
• Mini-Projekt: Parallele Analyse von Textdateien

Kapitel 9: Best Practices für nebenläufige Python-Programme

• Lesbarkeit vs. Leistung
• Fehlerbehandlung, Timeout und Abbruchbedingungen
• Logging in Multi-Thread- und Multi-Process-Umgebungen
• Kombinierte Modelle in realen Projekten

Kapitel 10: Wann welches Modell?

• Entscheidungsbaum: threading vs. asyncio vs. multiprocessing
• Kriterien: Geschwindigkeit, Speicher, Einfachheit
• Empfehlungen für Web-Apps, Datenverarbeitung, Tools
• Mini-Projekt: Mixed-Model-Szenario (Web-Scraping + Analyse)

Anhang A: Übersicht wichtiger Methoden und Module

• threading, multiprocessing, asyncio, concurrent.futures
• Kurzreferenz der wichtigsten Funktionen

Anhang B: Typische Fehler und deren Vermeidung

• RuntimeError, CancelledError, BrokenPipeError, TimeoutError
• Schutz vor Nebenläufigkeitsfallen

Anhang C: Übungsaufgaben mit Lösungen

• Mehrere Aufgaben gleichzeitig starten
• Web-Anfragen und Dateioperationen kombinieren
• Fehlerbehandlung und Performance vergleichen
• Ausführliche Lösungen mit Kommentaren