python多线程，多进程

多线程与多进程

在Python中，我们可以通过使用多线程和多进程来实现并发执行的目的。多线程是指在同一进程中同时执行多个线程，而多进程是指在同一计算机系统中同时执行多个独立的进程。

多线程

多线程可以有效地提高程序的执行效率，特别是在进行I/O密集型任务时。在Python中，我们可以使用threading模块来创建和管理线程。

下面是一个简单的多线程示例：

import threading
import time
def worker():
    print('正在执行任务...')
    time.sleep(2)
    print('任务执行完成！')
# 创建一个线程
thread = threading.Thread(target=worker)
# 启动线程
thread.start()
# 等待线程执行完成
thread.join()
print('主线程执行完成！')

上述代码中，我们首先定义了一个worker函数，它表示要执行的任务。然后，我们使用threading.Thread类创建了一个线程，指定目标为worker函数。接下来，通过调用线程的start方法来启动线程，并使用join方法等待线程执行完成。最后，输出主线程执行完成的提示信息。

多进程

多进程可以实现更好的CPU利用率，特别是在进行CPU密集型任务时。在Python中，我们可以使用multiprocessing模块来创建和管理进程。

下面是一个简单的多进程示例：

import multiprocessing
import time
def worker():
    print('正在执行任务...')
    time.sleep(2)
    print('任务执行完成！')
# 创建一个进程
process = multiprocessing.Process(target=worker)
# 启动进程
process.start()
# 等待进程执行完成
process.join()
print('主进程执行完成！')

上述代码中，我们首先定义了一个worker函数，表示要执行的任务。然后，我们使用multiprocessing.Process类创建了一个进程，指定目标为worker函数。接下来，通过调用进程的start方法来启动进程，并使用join方法等待进程执行完成。最后，输出主进程执行完成的提示信息。

多线程与多进程的选择

在选择多线程和多进程时，需要根据任务的性质和需求来进行权衡。

如果任务是I/O密集型的，即任务的主要时间花费在等待输入/输出操作，那么多线程是一个不错的选择。因为在等待I/O的时候，线程可以释放CPU资源，去执行其他线程，从而提高整体的执行效率。

如果任务是CPU密集型的，即任务的主要时间花费在进行计算操作，那么多进程是一个更好的选择。因为多进程可以利用多个CPU核心进行并行计算，提高整体的计算速度。

总结

多线程和多进程是Python中实现并发执行的两种常用方式。通过合理选择多线程和多进程，我们可以充分利用计算机资源，提高程序的执行效率。不论是多线程还是多进程，都需要根据任务的性质和需求来进行选择。