后端开发工程师-服务器端编程语言-Python_多线程与多进程.docx

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Python多线程与多进程基础

1线程与进程的概念

在计算机科学中，进程是程序的一次执行过程，是系统进行资源分配和调度的基本单位。每个进程都有独立的内存空间，这意味着进程间的资源是隔离的，进程之间的通信需要通过操作系统提供的机制，如管道、信号量等。

线程是进程内的一个执行单元，是CPU调度和分派的基本单位。一个进程可以有多个线程，所有线程共享进程的资源，如内存空间。这意味着线程间的通信比进程间通信更简单、更快速，但同时也意味着线程间的数据修改需要同步机制，以避免数据竞争。

2Python中的线程与进程模块介绍

2.1线程模块：threading

Python的threading模块提供了高级的线程管理功能。通过threading模块，可以轻松创建和管理线程，实现多线程编程。

2.1.1示例：使用threading模块创建线程

importthreading

importtime

#定义线程执行的函数

defthread_function(name):

print(f线程{name}开始执行)

time.sleep(2)#模拟耗时操作

print(f线程{name}执行结束)

#创建线程

threads=[]

foriinrange(5):

t=threading.Thread(target=thread_function,args=(i,))

threads.append(t)

t.start()

#等待所有线程执行完毕

fortinthreads:

t.join()

print(所有线程执行完毕)

在这个例子中，我们定义了一个thread_function函数，该函数将被每个线程执行。我们创建了5个线程，每个线程执行thread_function函数，并传入一个参数i。t.start()方法启动线程，t.join()方法等待线程执行完毕。

2.2进程模块：multiprocessing

Python的multiprocessing模块提供了创建和管理进程的功能。通过multiprocessing模块，可以实现多进程编程，利用多核CPU的并行计算能力。

2.2.1示例：使用multiprocessing模块创建进程

importmultiprocessing

importtime

#定义进程执行的函数

defprocess_function(name):

print(f进程{name}开始执行)

time.sleep(3)#模拟耗时操作

print(f进程{name}执行结束)

#创建进程

processes=[]

foriinrange(5):

p=multiprocessing.Process(target=process_function,args=(i,))

processes.append(p)

p.start()

#等待所有进程执行完毕

forpinprocesses:

p.join()

print(所有进程执行完毕)

在这个例子中，我们定义了一个process_function函数，该函数将被每个进程执行。我们创建了5个进程，每个进程执行process_function函数，并传入一个参数i。p.start()方法启动进程，p.join()方法等待进程执行完毕。

2.3线程与进程的比较

线程和进程在Python中都可以实现并行执行，但它们之间有显著的区别：

资源消耗：线程共享进程的资源，因此创建线程的资源消耗比创建进程小。

调度和切换：线程的调度和切换比进程快，因为它们共享相同的内存空间。

数据共享：线程间的数据共享非常容易，因为它们共享相同的内存空间。而进程间的数据共享需要通过IPC（进程间通信）机制。

隔离性：进程间的数据是隔离的，而线程间的数据不是隔离的，这可能导致数据竞争和死锁问题。

并行计算：在多核CPU上，进程可以实现真正的并行计算，而线程由于GIL（全局解释器锁）的存在，可能无法实现并行计算。

2.4GIL与多线程

Python的解释器有一个全局解释器锁（GIL），它确保任何时候只有一个线程在执行Python字节码。这意味着在多线程程序中，即使有多个线程，它们也无法同时执行Python代码，从而限制了多线程程序的并行计算能力。GIL的存在主要是为了简化内存管理，避免多线程环境下的数据竞争和死锁问题。

2.4.1示例：GIL的影响

importthreading

importtime

#定义线程执行的函数

defc