Python Multithreading: Karakteristik & Contohnya

Muthiatur Rohmah

•

22 February 2024

•

1217

Efisiensi dan kemampuan untuk melakukan multitasking menjadi sangat penting bagi seorang programer, terutama saat menangani aplikasi yang banyak tugas secara bersamaan.

Python, sebagai salah satu bahasa pemrograman yang paling populer, menawarkan solusi efisiensi melalui konsep multithreading.

Dengan Python Multithreading, sebuah aplikasi dapat menjalankan beberapa thread atau aliran eksekusi secara paralel, meningkatkan responsivitas dan kinerja aplikasi.

Lantas bagaimana cara phyton memanfaatkan multithreading dalam kinerjanya? Yuk simak penjelasan lebih lanjut mengenai python multithreading berikut ini.

Apa itu Python Multithreading?

Python multithreading adalah teknik dalam pemrograman Python yang memungkinkan eksekusi simultan beberapa thread atau aliran eksekusi dalam satu proses aplikasi.

Teknik ini sangat berguna untuk meningkatkan efisiensi dan responsivitas aplikasi, khususnya untuk tugas-tugas yang berorientasi input/output (I/O) seperti akses file, operasi jaringan, atau antarmuka pengguna, di mana aplikasi dapat tetap responsif sambil menunggu operasi eksternal selesai.

Meskipun Python memiliki Global Interpreter Lock (GIL) yang membatasi eksekusi thread pada satu waktu, multithreading tetap efektif untuk mengoptimalkan operasi I/O dan meningkatkan kinerja aplikasi dalam skenario tertentu.

Modul threading di Python menyediakan berbagai fasilitas untuk mengelola thread, termasuk pembuatan, sinkronisasi, dan koordinasi thread, memungkinkan pengembang untuk dengan mudah mengimplementasikan multithreading dalam aplikasi mereka.

Karakteristik Multithreading pada Python

Multithreading di Python memiliki beberapa karakteristik khas yang membedakannya dari implementasi multithreading di bahasa pemrograman lain, terutama karena Global Interpreter Lock (GIL) dan modul threading.

Berikut adalah karakteristik utama dari multithreading di Python:

1. Global Interpreter Lock (GIL)

GIL atau Global Interpreter Lock adalah mekanisme yang digunakan oleh CPython (implementasi Python standar) untuk memastikan bahwa hanya satu thread yang dapat dijalankan pada suatu waktu dalam satu proses.

GIL dirancang untuk menyederhanakan manajemen memori dan menghindari kondisi balapan pada objek Python, tetapi sebagai konsekuensinya, ini membatasi eksekusi paralel thread dalam tugas-tugas yang intensif CPU.

2. Modul threading

Python menyediakan modul threading yang kaya fitur untuk membuat dan mengelola thread.

Modul ini menawarkan interface tingkat tinggi untuk bekerja dengan thread, termasuk kelas “Thread” untuk menginstansiasi thread baru, serta primitif sinkronisasi seperti Locks, Conditions, Semaphores, dan Events untuk koordinasi antar thread.

3. Efektivitas pada Operasi Input atau Output

Meskipun Global Interpreter Lock membatasi paralelisme dalam komputasi CPU-bound, multithreading sangat efektif untuk operasi Input Output-bound.

Dalam kasus operasi seperti akses jaringan atau file, dimana thread sering menunggu operasi eksternal selesai, multithreading memungkinkan program lain untuk berjalan sementara, meningkatkan responsivitas dan throughput aplikasi.

4. Manajemen Sumber Daya

Pengelolaan sumber daya menjadi tantangan dalam aplikasi multithreaded, di mana thread berbagi data dan status.

Python menyediakan alat untuk mengelola akses ke sumber daya bersama, tetapi pengembang harus berhati-hati untuk menghindari deadlock, race conditions, dan masalah sinkronisasi lainnya.

5. Penggunaan dalam Aplikasi Berskala Besar

Meskipun multithreading di Python memiliki batasannya karena GIL, masih menjadi pilihan populer untuk pengembangan aplikasi berskala besar yang memerlukan penanganan simultan terhadap berbagai tugas, khususnya yang berorientasi pada Input/Output.

6. Alternatif untuk CPU-bound Tasks

Untuk tugas-tugas yang intensif CPU, pengembang sering menggunakan multiprocessing sebagai alternatif multithreading.

Modul multiprocessing memungkinkan eksekusi paralel tugas dengan memanfaatkan proses terpisah, menghindari batasan GIL dan memanfaatkan sepenuhnya prosesor multi-core.

Karakteristik multithreading di Python memberikan fleksibilitas dan fungsionalitas untuk pengembangan aplikasi yang kompleks dan berskala besar untuk mengoptimalkan kinerja secara efektif.

Baca Juga: 10 Bahasa Pemrograman Paling Mudah di 2023

Contoh Implementasi Python Multithreading

Berikut adalah contoh sederhana penggunaan multithreading di Python untuk menunjukkan bagaimana menjalankan dua tugas secara bersamaan.

Contoh ini akan menggunakan modul threading untuk membuat dua thread yang masing-masing menjalankan fungsi yang berbeda.

Satu fungsi akan mencetak angka dari 1 sampai 5, dan fungsi lainnya akan mencetak huruf dari A sampai E.

Dalam contoh ini, dua fungsi print_numbers dan print_letters akan dijalankan secara paralel menggunakan multithreading. Masing-masing thread akan menjalankan satu dari fungsi tersebut.

Kita menggunakan fungsi `time.sleep()` untuk mensimulasikan tugas yang memerlukan waktu untuk diselesaikan, seperti operasi Input/Output.

Ini memungkinkan kita untuk melihat multithreading dalam aksi, di mana output dari kedua fungsi tersebut akan bercampur, menunjukkan bahwa kedua thread dijalankan secara bersamaan.

Perhatikan bahwa dalam lingkungan real, penggunaan multithreading yang lebih kompleks mungkin memerlukan sinkronisasi thread untuk menghindari kondisi balapan atau masalah lain yang terkait dengan akses bersamaan ke sumber daya bersama.

Kelebihan dan Kekurangan Python Multithreading

Multithreading pada Python memiliki sejumlah kelebihan dan juga menghadapi beberapa kekurangan. Berikut adalah penjelasan lebih detail tentang kelebihan dan kekurangan dari multithreading Python:

Kelebihan Multithreading Python

Peningkatan Respons Aplikasi: Ini sangat berguna untuk aplikasi GUI atau server yang perlu melayani banyak permintaan secara bersamaan.

Efisien dalam Operasi Input/Output-bound: multithreading dapat meningkatkan efisiensi aplikasi dengan memungkinkan thread lain untuk dijalankan sementara satu thread menunggu operasi I/O selesai.

Penggunaan Modul threading yang Mudah: Modul ini menyediakan abstraksi tingkat tinggi yang membuat implementasi multithreading lebih mudah dan intuitif.

Pemanfaatan Sumber Daya Sistem: Multithreading memungkinkan aplikasi untuk memanfaatkan sumber daya sistem secara lebih efektif, terutama pada sistem dengan arsitektur multi-core, untuk operasi I/O-bound.

Kekurangan Multithreading Python

Global Interpreter Lock (GIL): GIL mencegah eksekusi paralel dari thread yang melakukan perhitungan (CPU-bound) dalam satu proses Python.

Race condition: Pengelolaan akses bersamaan ke sumber daya bersama oleh thread yang berbeda dapat menyebabkan kondisi balapan, deadlocks, dan isu keselamatan lainnya.
Overhead Manajemen Thread: Meskipun modul threading memudahkan pembuatan thread, setiap thread menambahkan overhead ke sistem, termasuk penggunaan memori dan waktu CPU untuk manajemen thread itu sendiri.
Kesulitan dalam Debugging: Aplikasi multithreaded dapat lebih sulit untuk di-debug karena perilaku konkurensi yang kompleks dan potensi untuk isu sinkronisasi yang sulit diprediksi.

Baca Juga: Memahami Pemrograman Python untuk Data Science, Yuk Simak!

Python multithreading merupakan teknik berguna dalam kasus operasi tertentu, khususnya untuk meningkatkan responsivitas aplikasi dan efisiensi dalam operasi I/O-bound.

Dalam pengembangan sistem, Sobat MinDi dapat memilih strategi yang paling sesuai dengan kebutuhan aplikasi, termasuk pertimbangan untuk menggunakan multithreading python.

Multithreading python merupakan teknik penting dan perlu dipelajari oleh perusahaan, khususnya pada tim IT perusahaan.

Sebagai ketua tim, Anda ingin mempersiapkan skill dan potensi karyawan untuk mempelajari pemrograman yang efektif meningkatkan sistem operasi perusahaan?

Jawabannya adalah corporate training dibimbing.id, pelatihan skill dan kinerja karyawan terbaik secara efektif dan eksklusif. Dengan dampingan mentor berpengalaman dan pembelajaran intensif, dibimbing.id akan menghasilkabn SDM berkualitas bagi perusahaan Anda.

Tunggu apalagi? Yuk segera konsultasikan perusahaan Anda di sini! lalu nikmati peningkatan level kinerja tim setelah lulus training. Jangan khawatir, apapun tujuan bisnismu, dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi skill dan potensi karyawan Anda.