python多进程和多线程的使用和对比

介绍

多线程和多进程是常见的并发编程模型，它们被广泛应用于各种类型的应用程序中。在本文中，我将就Python多线程和多进程进行详细的对比。

首先，让我们来看一下Python多线程。多线程是一种并发编程模型，它利用CPU时间片轮换的方式实现多个线程之间的并发执行。Python的多线程模块threading提供了线程的创建、管理、同步和通信等功能。Python多线程相对于多进程的优点在于，线程之间的切换开销较小，创建和销毁线程的时间开销也较小。此外，Python多线程模型适用于I/O密集型的应用程序，因为在I/O操作时，线程可以让出CPU资源给其他线程，从而提高整个应用程序的并发性。

然而，Python多线程也存在着一些缺点。首先，Python多线程并不能完全利用多核CPU的性能。因为Python的GIL（全局解释器锁）机制，同一时间只有一个线程能够执行Python的字节码，而其他线程则需要等待。因此，在CPU密集型的应用程序中，Python多线程并不能发挥出多核CPU的优势。其次，Python多线程并不安全，因为多个线程共享同一个内存空间，所以存在着数据竞争、死锁等并发问题。

接下来，我们来看一下Python多进程。多进程是一种并发编程模型，它将一个应用程序拆分为多个独立的进程，每个进程都有自己独立的内存空间和CPU时间片，可以完全利用多核CPU的性能。Python的多进程模块multiprocessing提供了进程的创建、管理、同步和通信等功能。Python多进程相对于多线程的优点在于，它能够完全利用多核CPU的性能，在CPU密集型的应用程序中表现出色。此外，Python多进程也是安全的，因为每个进程都有自己独立的内存空间，不存在数据竞争和死锁等并发问题。

然而，Python多进程也存在着一些缺点。首先，创建和销毁进程的时间开销较大。其次，多进程之间的通信和同步较为困难，需要使用IPC（进程间通信）机制来实现。此外，Python多进程也不适用于I/O密集型的应用

python 如何使用多进程？

Python提供了内置的multiprocessing模块来支持多进程编程。通过这个模块，可以轻松创建、管理、同步和通信多个进程。

下面是使用Python多进程的基本步骤：

1.导入multiprocessing模块：

import multiprocessing
           

2.创建进程：

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

这里的target参数是一个函数名，表示需要在新进程中执行的函数，args参数是一个元组，表示函数的参数。

3.启动进程：

process.start()
           

4.等待进程结束：

process.join()
           

这里的join方法表示主进程需要等待子进程执行完毕后再继续执行。

完整的多进程示例代码如下：

import multiprocessing
def worker(num):
"""进程执行函数"""
print('Worker %d is running' % num)
if __name__ == '__main__':
# 创建进程
process1 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(1,))
process2 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(2,))
# 启动进程
process1.start()
process2.start()
# 等待进程结束
process1.join()
process2.join()
           

在这个示例中，我们定义了一个worker函数作为进程的执行函数，然后创建了两个进程，分别传入不同的参数，启动这两个进程，并使用join方法等待这两个进程执行完毕后再继续执行主进程。

需要注意的是，为了避免在Windows系统下出现进程创建失败的情况，需要将创建进程的代码放在if name == ‘main’语句块内部。这是因为Windows下的进程创建机制与Unix/Linux下有所不同。

python 如何使用多线程？

Python提供了内置的threading模块来支持多线程编程。通过这个模块，可以轻松创建、管理、同步和通信多个线程。

下面是使用Python多线程的基本步骤：

1.导入threading模块：

import threading
           

2.创建线程：

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

这里的target参数是一个函数名，表示需要在新线程中执行的函数，args参数是一个元组，表示函数的参数。

3.启动线程：

thread.start()
           

4.等待线程结束：

thread.join()
           

这里的join方法表示主线程需要等待子线程执行完毕后再继续执行。

完整的多线程示例代码如下：

import threading
def worker(num):
"""线程执行函数"""
print('Worker %d is running' % num)
if __name__ == '__main__':
# 创建线程
thread1 = threading.Thread(target=worker, args=(1,))
thread2 = threading.Thread(target=worker, args=(2,))
# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()
# 等待线程结束
thread1.join()
thread2.join()
           

在这个示例中，我们定义了一个worker函数作为线程的执行函数，然后创建了两个线程，分别传入不同的参数，启动这两个线程，并使用join方法等待这两个线程执行完毕后再继续执行主线程。

需要注意的是，Python中的多线程并不能真正实现并行执行，因为GIL（全局解释器锁）的存在会导致同一时刻只有一个线程在执行Python代码。但是，在IO密集型任务中，多线程仍然可以提高程序的性能。如果想要实现并行执行，可以考虑使用多进程。