Python多线程、多进程详细整理(Python多线程与多进程全面详解)

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ithorizon 6个月前 (10-20) 阅读数 16 #后端开发

Python多线程与多进程全面详解

一、Python多线程与多进程简介

在Python中，多线程和多进程是两种常用的并发编程方法。它们的关键目的是尽也许降低损耗程序的执行快速，特别是在处理I/O密集型和CPU密集型任务时。下面将详细介绍Python中的多线程和多进程。

二、Python多线程

Python中的多线程关键依赖性于标准库中的`threading`模块。线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。

2.1 创建线程

创建线程有两种对策：直接创建线程和使用线程池。

2.1.1 直接创建线程


import threading
def print_numbers():
    for i in range(1, 10):
        print(i)
thread = threading.Thread(target=print_numbers)
thread.start()

2.1.2 使用线程池


from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def print_numbers():
    for i in range(1, 10):
        print(i)
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    executor.submit(print_numbers)

2.2 线程同步

线程同步是为了防止多个线程同时访问共享资源而引起数据不一致的问题。常用的同步方法有：锁（Lock）、事件（Event）、条件（Condition）等。

2.2.1 锁（Lock）


import threading
lock = threading.Lock()
def print_numbers():
    lock.acquire()
    try:
        for i in range(1, 10):
            print(i)
    finally:
        lock.release()
thread1 = threading.Thread(target=print_numbers)
thread2 = threading.Thread(target=print_numbers)
thread1.start()
thread2.start()

三、Python多进程

Python中的多进程关键依赖性于`multiprocessing`模块。与多线程相比，多进程可以充分利用多核CPU的优势，实现真正的并行计算。

3.1 创建进程

创建进程有两种对策：直接创建进程和使用进程池。

3.1.1 直接创建进程


from multiprocessing import Process
def print_numbers():
    for i in range(1, 10):
        print(i)
process = Process(target=print_numbers)
process.start()

3.1.2 使用进程池


from multiprocessing import Pool
def print_numbers():
    for i in range(1, 10):
        print(i)
with Pool(processes=3) as pool:
    pool.apply_async(print_numbers)

3.2 进程同步

与线程同步类似，进程同步也是为了防止多个进程同时访问共享资源而引起数据不一致的问题。常用的同步方法有：锁（Lock）、事件（Event）、条件（Condition）等。

3.2.1 锁（Lock）


from multiprocessing import Process, Lock
lock = Lock()
def print_numbers():
    lock.acquire()
    try:
        for i in range(1, 10):
            print(i)
    finally:
        lock.release()
process1 = Process(target=print_numbers)
process2 = Process(target=print_numbers)
process1.start()
process2.start()