python多进程和多线程

2023-02-27 00:00:00 python 多线程进程

Python提供了多线程和多进程的支持，但是两者在实现方式和适用场景上有所不同。

多线程：

每个线程都共享同一片内存空间，因此线程间数据共享比较容易，而且线程之间的切换开销较小。
由于全局解释器锁(GIL)的存在，Python的多线程并不能真正实现并行执行，因此适合处理I/O密集型任务。

多进程：

每个进程都拥有独立的内存空间，因此进程间数据共享需要使用IPC(Inter-Process Communication)机制，如队列、管道等，开销比较大。
多进程能够真正实现并行执行，因此适合处理CPU密集型任务。

Python提供了多种多进程实现方式，其中比较常用的有以下几种：

1、使用multiprocessing模块

import multiprocessing

def worker():
    """进程执行的任务"""
    print("Worker")

# 创建进程
process = multiprocessing.Process(target=worker)
# 启动进程
process.start()

2、继承Process类

import multiprocessing

class MyProcess(multiprocessing.Process):
    def run(self):
        """进程执行的任务"""
        print("MyProcess")

# 创建进程
process = MyProcess()
# 启动进程
process.start()

3、使用concurrent.futures模块

import concurrent.futures

def worker():
    """进程执行的任务"""
    print("Worker")

# 创建进程池
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
    # 提交任务到进程池中执行
    future = executor.submit(worker)
    # 等待任务完成
    future.result()

需要注意的是，多进程的创建和切换开销比较大，因此不适合创建过多的进程。同时，多进程也存在一些限制，如不支持共享状态的多线程模块，如threading模块等。因此在选择多进程或多线程时，需要根据具体的应用场景和需求进行选择。

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