Python多线程与多进程编程（三）

Python的多线程和多进程编程是实现并发执行的主要方式，但它们在实现并发时有一些重要的差异。

多线程编程

Python中的多线程编程主要使用threading模块。线程是程序执行流的最小单元，一个进程可以包含多个线程，这些线程共享进程的资源。

Python的全局解释器锁（GIL）是线程在CPU上的执行上下文切换的机制，它确保同一时间只有一个线程在执行Python字节码。这意味着，即使你创建了多个线程，如果这些线程都是纯Python代码，那么它们实际上一次只能被一个CPU核心执行。因此，对于CPU密集型任务，多线程可能不会带来太大的性能提升。

但是，对于I/O密集型任务（如网络请求或文件读写），多线程仍然可以提高程序的执行效率，因为这些操作通常会阻塞线程的执行，直到操作完成。

下面是一个简单的多线程示例：

python复制代码

	import threading
	def worker():
	print("Thread {} is working".format(threading.current_thread().name))
	# 创建并启动5个线程
	for i in range(5):
	t = threading.Thread(target=worker)
	t.start()

多进程编程

Python的多进程编程主要使用multiprocessing模块。与多线程不同，多进程在操作系统层面实现并发，每个进程都有自己的内存空间和资源，不受其他进程的影响。因此，多进程非常适合CPU密集型任务，因为这些任务可以真正地并行执行。

下面是一个简单的多进程示例：

python复制代码

	from multiprocessing import Process
	def worker():
	print("Process {} is working".format(Process.current_process().name))
	# 创建并启动5个进程
	for i in range(5):
	p = Process(target=worker)
	p.start()

总结

总的来说，对于I/O密集型任务，多线程可能是更好的选择，因为它们可以更好地利用系统的等待时间。而对于CPU密集型任务，多进程通常是更好的选择，因为它们可以真正地并行执行。