python多程序和多線程的使用和對比

介紹

多線程和多程序是常見的并發程式設計模型，它們被廣泛應用于各種類型的應用程式中。在本文中，我将就Python多線程和多程序進行詳細的對比。

首先，讓我們來看一下Python多線程。多線程是一種并發程式設計模型，它利用CPU時間片輪換的方式實作多個線程之間的并發執行。Python的多線程子產品threading提供了線程的建立、管理、同步和通信等功能。Python多線程相對于多程序的優點在于，線程之間的切換開銷較小，建立和銷毀線程的時間開銷也較小。此外，Python多線程模型适用于I/O密集型的應用程式，因為在I/O操作時，線程可以讓出CPU資源給其他線程，進而提高整個應用程式的并發性。

然而，Python多線程也存在着一些缺點。首先，Python多線程并不能完全利用多核CPU的性能。因為Python的GIL（全局解釋器鎖）機制，同一時間隻有一個線程能夠執行Python的位元組碼，而其他線程則需要等待。是以，在CPU密集型的應用程式中，Python多線程并不能發揮出多核CPU的優勢。其次，Python多線程并不安全，因為多個線程共享同一個記憶體空間，是以存在着資料競争、死鎖等并發問題。

接下來，我們來看一下Python多程序。多程序是一種并發程式設計模型，它将一個應用程式拆分為多個獨立的程序，每個程序都有自己獨立的記憶體空間和CPU時間片，可以完全利用多核CPU的性能。Python的多程序子產品multiprocessing提供了程序的建立、管理、同步和通信等功能。Python多程序相對于多線程的優點在于，它能夠完全利用多核CPU的性能，在CPU密集型的應用程式中表現出色。此外，Python多程序也是安全的，因為每個程序都有自己獨立的記憶體空間，不存在資料競争和死鎖等并發問題。

然而，Python多程序也存在着一些缺點。首先，建立和銷毀程序的時間開銷較大。其次，多程序之間的通信和同步較為困難，需要使用IPC（程序間通信）機制來實作。此外，Python多程序也不适用于I/O密集型的應用

python 如何使用多程序？

Python提供了内置的multiprocessing子產品來支援多程序程式設計。通過這個子產品，可以輕松建立、管理、同步和通信多個程序。

下面是使用Python多程序的基本步驟：

1.導入multiprocessing子產品：

import multiprocessing
           

2.建立程序：

process = multiprocessing.Process(target=function_name, args=(arg1, arg2))
           

這裡的target參數是一個函數名，表示需要在新程序中執行的函數，args參數是一個元組，表示函數的參數。

3.啟動程序：

process.start()
           

4.等待程序結束：

process.join()
           

這裡的join方法表示主程序需要等待子程序執行完畢後再繼續執行。

完整的多程序示例代碼如下：

import multiprocessing
def worker(num):
"""程序執行函數"""
print('Worker %d is running' % num)
if __name__ == '__main__':
# 建立程序
process1 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(1,))
process2 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(2,))
# 啟動程序
process1.start()
process2.start()
# 等待程序結束
process1.join()
process2.join()
           

在這個示例中，我們定義了一個worker函數作為程序的執行函數，然後建立了兩個程序，分别傳入不同的參數，啟動這兩個程序，并使用join方法等待這兩個程序執行完畢後再繼續執行主程序。

需要注意的是，為了避免在Windows系統下出現程序建立失敗的情況，需要将建立程序的代碼放在if name == ‘main’語句塊内部。這是因為Windows下的程序建立機制與Unix/Linux下有所不同。

python 如何使用多線程？

Python提供了内置的threading子產品來支援多線程程式設計。通過這個子產品，可以輕松建立、管理、同步和通信多個線程。

下面是使用Python多線程的基本步驟：

1.導入threading子產品：

import threading
           

2.建立線程：

thread = threading.Thread(target=function_name, args=(arg1, arg2))
           

這裡的target參數是一個函數名，表示需要在新線程中執行的函數，args參數是一個元組，表示函數的參數。

3.啟動線程：

thread.start()
           

4.等待線程結束：

thread.join()
           

這裡的join方法表示主線程需要等待子線程執行完畢後再繼續執行。

完整的多線程示例代碼如下：

import threading
def worker(num):
"""線程執行函數"""
print('Worker %d is running' % num)
if __name__ == '__main__':
# 建立線程
thread1 = threading.Thread(target=worker, args=(1,))
thread2 = threading.Thread(target=worker, args=(2,))
# 啟動線程
thread1.start()
thread2.start()
# 等待線程結束
thread1.join()
thread2.join()
           

在這個示例中，我們定義了一個worker函數作為線程的執行函數，然後建立了兩個線程，分别傳入不同的參數，啟動這兩個線程，并使用join方法等待這兩個線程執行完畢後再繼續執行主線程。

需要注意的是，Python中的多線程并不能真正實作并行執行，因為GIL（全局解釋器鎖）的存在會導緻同一時刻隻有一個線程在執行Python代碼。但是，在IO密集型任務中，多線程仍然可以提高程式的性能。如果想要實作并行執行，可以考慮使用多程序。