Python中的多线程编程和多进程编程--入门

Python中的多线程编程和多进程编程

Python 中实现多线程编程有多种方式，其中比较常用的有以下几种：

1. 使用 threading 模块创建线程

threading 模块是 Python 中用于创建和管理线程的标准库。可以通过创建 Thread 类的实例来创建线程，例如：

import threading
def worker():
    print("Worker thread")

t = threading.Thread(target=worker)
t.start()

在上面的示例中，创建了一个 Thread 类的实例 t，并将 worker 函数作为线程的执行函数。然后调用 start() 方法启动线程。

2. 使用 concurrent.futures 模块创建线程池

concurrent.futures 模块是 Python 3 中新增的模块，用于实现异步编程。可以使用 ThreadPoolExecutor 类创建一个线程池，例如：

import concurrent.futures

def worker():
    print("Worker thread")

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    executor.submit(worker)

在上面的示例中，创建了一个 ThreadPoolExecutor 类的实例 executor，然后使用 submit() 方法向线程池中提交一个任务。线程池会自动分配线程来执行任务。

3. 使用 multiprocessing 模块创建进程

multiprocessing 模块是 Python 中用于创建和管理进程的标准库。可以通过创建 Process 类的实例来创建进程，例如：

import multiprocessing

def worker():
    print("Worker process")

p = multiprocessing.Process(target=worker)
p.start()

在上面的示例中，创建了一个 Process 类的实例 p，并将 worker 函数作为进程的执行函数。然后调用 start() 方法启动进程。

需要注意的是，多线程编程和多进程编程都可以实现并发执行，但是它们的实现方式和使用场景有所不同。

多线程编程适用于 I/O 密集型任务，例如网络通信、文件读写等，原因是I/O任务等待时间较长，通过切换线程可以最大程度的减小因为等待造成的资源浪费问题

多进程编程适用于 CPU 密集型任务，例如图像处理、科学计算等，原因是CPU密集型任务CPU一直被占用，切换线程只会浪费更多的CPU资源，因此CPU并没有空闲。多进程可以让多个CPU核心调动起来，充分压榨机器的性能

同时，多线程编程和多进程编程都需要注意线程安全和进程间通信等问题。

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