多进程与多线程的概念
在Python中，多进程和多线程都是用来实现并行处理的技术。多进程指的是同时执行多个进程，而多线程指的是同时执行多个线程。进程是系统中的一个程序或任务，线程是进程中的一个执行单位。
多进程和多线程都可以提高程序的执行效率，但它们的实现方式和使用场景有所不同。
多进程的使用
多进程通过使用multiprocessing模块来实现，它提供了Process类来创建进程对象，并且可以通过start()方法启动一个新的进程。
下面是一个简单的例子，展示了如何使用多进程来计算斐波那契数列：
import multiprocessing
def fibonacci(n):
if n<=2:
return 1
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
if __name__ == '__main__':
n = 10
p = multiprocessing.Process(target=fibonacci, args=(n,))
p.start()
p.join()
print('Fib({}) = {}'.format(n, p.returnValue))
这个程序中，我们定义了一个递归函数fibonacci()来计算斐波那契数列的第n项。然后我们创建了一个Process对象，并指定了要执行的函数和参数。调用start()方法启动进程，并且调用join()方法等待进程执行完毕。
在多进程编程中，每个进程都有自己独立的内存空间，所以它们之间的数据是不共享的。如果想要在多个进程之间共享数据，可以使用multiprocessing模块中的Queue、Pipe等数据结构。
多线程的使用
多线程通过使用threading模块来实现，它提供了Thread类来创建线程对象，并且可以通过start()方法启动一个新的线程。
下面是一个简单的例子，展示了如何使用多线程来计算阶乘：
import threading
def factorial(n):
if n == 0 or n == 1:
return 1
else:
return n * factorial(n-1)
if __name__ == '__main__':
n = 5
t = threading.Thread(target=factorial, args=(n,))
t.start()
t.join()
print('Factorial({}) = {}'.format(n, t.returnValue))
这个程序中，我们定义了一个递归函数factorial()来计算n的阶乘。然后我们创建了一个Thread对象，并指定了要执行的函数和参数。调用start()方法启动线程，并且调用join()方法等待线程执行完毕。
与多进程编程不同，多线程中的线程是共享内存的，所以它们之间的数据是可以共享的。但是需要注意的是，多线程编程中对共享数据的访问需要进行同步，以避免数据竞争和不一致。
多进程与多线程的比较
在选择使用多进程或多线程时，需要根据具体的应用场景来进行判断。
多进程的优点是能够利用多核CPU来并行处理任务，从而提高程序的执行速度。然而，创建和管理多个进程的开销也比较大，所以适用于CPU密集型的任务。
多线程的优点是能够减少创建和切换线程的开销，所以适用于IO密集型的任务，例如网络请求和文件读写。另外，多线程也比较方便进行共享数据的操作。
需要注意的是，在多核CPU上使用多线程并不能提高程序的执行速度，因为Python中的多线程由于全局解释器锁（GIL）的存在，同一时间只能有一个线程执行Python字节码。所以如果需要充分利用多核CPU，推荐使用多进程。
总结
本文介绍了Python中多进程和多线程的使用。多进程通过使用multiprocessing模块来实现，并且可以利用多核CPU来并行处理任务。多线程通过使用threading模块来实现，并且适用于IO密集型的任务。
在选择使用多进程还是多线程时，需要根据具体的应用场景来进行判断。多进程适用于CPU密集型的任务，多线程适用于IO密集型的任务。
无论是多进程还是多线程，都需要注意对共享数据的访问进行同步，以避免数据竞争和不一致。
最后，需要注意的是在多核CPU上使用多线程并不能提高程序的执行速度，推荐使用多进程来充分利用多核CPU。