Python进阶：聊聊IO密集型任务、计算密集型任务，以及多线程、多进程

IO密集型任务 VS 计算密集型任务

• 所谓IO密集型任务，是指磁盘IO、网络IO占主要的任务，计算量很小。比如请求网页、读写文件等。当然我们在Python中可以利用sleep达到IO密集型任务的目的。
  
• 所谓计算密集型任务，是指CPU计算占主要的任务，CPU一直处于满负荷状态。比如在一个很大的列表中查找元素（当然这不合理），复杂的加减乘除等。

多线程 VS 多进程

1、多线程

多线程即在一个进程中启动多个线程执行任务。一般来说使用多线程可以达到并行的目的，但由于Python中使用了全局解释锁GIL的概念，导致Python中的多线程并不是并行执行，而是“交替执行”。类似于下图：（图片转自网络，侵删）

所以Python中的多线程适合IO密集型任务，而不适合计算密集型任务。

Python提供两组多线程接口，一是thread模块_thread，提供低等级接口。二是threading模块，提供更容易使用的基于对象的接口，可以继承Thread对象来实现线程，此外其还提供了其它线程相关的对象，例如Timer，Lock等。

2、多进程

由于Python中GIL的原因，对于计算密集型任务，Python下比较好的并行方式是使用多进程，这样可以非常有效的使用CPU资源。当然同一时间执行的进程数量取决你电脑的CPU核心数。

Python中的进程模块为mutliprocess模块，提供了很多容易使用的基于对象的接口。另外它提供了封装好的管道和队列，可以方便的在进程间传递消息。Python还提供了进程池Pool对象，可以方便的管理和控制线程。

实例讲解Python中的多线程、多进程如何应对IO密集型任务、计算密集型任务

首先定义一个队列，并定义初始化队列的函数：

# 定义全局变量Queue
g_queue = multiprocessing.Queue()

def init_queue():
    print("init g_queue start")
    while not g_queue.empty():
        g_queue.get()
    for _index in range(10):
        g_queue.put(_index)
    print("init g_queue end")
    return