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:
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。
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。
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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